Proyectos Big Data

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Sistema experto para la detección precoz de la preeclampsia


El proyecto se realiza en colaboración con tanto la Cátedra de Inteligencia Analítica Avanzada de la Universidad de Oviedo, como el Laboratorio de Análisis Clínico del HUCA. El proyecto ha desarrollado un sistema experto Big Data basado en Machine Learning para el calculo de la probabilidad de que una embarazado sufra preeclampsia, analizando 4 parámetros médicos.

Clasificación de Núcleos Activos de Galaxias

Este trabajo evalúa el proceso de aplicar las estrategias de agrupación (tanto a nivel de tratamiento de datos como de estudio de los resultados) que ofrecen las técnicas de Machine Learning (ML) en el ámbito de clasificación no supervisada, la cual se da en entornos en los que no se conoce previamente una clasificación de dichos objetos. Este tipo de estrategias son adecuadas para identificar clústeres (conjunto de objetos similares) que pueden ser conocidos y previsibles, o, por el contrario, totalmente imprevisibles (descubrimiento).

El objetivo general de este trabajo es explorar las distintas posibilidades que ofrecen las técnicas de Machine Learning (ML) aplicadas al conjunto de datos, que serán descritas con detalle en apartados siguientes, siempre teniendo presente la posible generalización de estas técnicas en otras hipotéticas bases de datos astronómicas para la clasificación automática de objetos astronómicos. Por tanto, se usan las diferentes estrategias que ofrece el ML, centrándonos en aquellas del tipo de clusterización de tipo aprendizaje no supervisado, es decir, sin clasificación previo de los objetos del catálogo.