Thèses dirigées (15) Thèses dirigées par des membres du groupe

2022

  1. Modelos predictivos basados en deep learning para datos temporales masivos

    Torres Maldonado, José Francisco

    Dirigée par Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez
  2. MOMIC: a Multi-Omics Pipeline for data analysis, integration and interpretation

    Madrid Márquez, Laura

    Dirigée par Cristina Rubio Escudero
  3. Deep learning for enhancing object detection in autonomous driving

    Carranza García, Manuel

    Dirigée par José Cristóbal Riquelme Santos
  4. Metodología ensemble para clasificación ordinal y aplicación en el control de calidad del aceite de oliva

    Vega Márquez, Belén

    Dirigée par Cristina Rubio Escudero
  5. Predicción de series temporales en streaming mediante Deep Learning

    Lara Benítez, Pedro

    Dirigée par José Cristóbal Riquelme Santos

2019

  1. Técnicas de predicción escalables para big data temporales

    Galicia de Castro, Antonio

    Dirigée par Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez
  2. Técnicas avanzadas de predicción para big data en el contexto de smart cities

    Talavera Llames, Ricardo Leon

    Dirigée par Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez
  3. Statistical analysis of different seismogenic zonings of the Iberian Peninsula and adjacent areas through a Geographic Information System

    Amaro Mellado, José Lázaro

    Dirigée par Francisco Martínez Álvarez
  4. New internal and external validation indices for clustering in Big Data

    Luna Romera, Jose María

    Dirigée par María Del Mar Martínez Ballesteros