El Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha organizado el seminario ‘Métodos escalables de detección de valores atípicos para datos’. La investigadora y profesora de la Universidad Carlos III de Madrid Rosa Lillo impartirá este seminario, que se celebrará mañana viernes, 4 de noviembre, a las 12:30 horas, en la sala Thinking Lab del CIO, ubicada en el edificio Torretamarit del campus de Elche.

Fuente: Archivo UMH

En la charla se recorrerá todo el proceso seguido en una línea de investigación que se inicia con la búsqueda de usuarios influyentes en redes sociales y que se transforma en el desarrollo e implementación de varios procedimientos de detección de atípicos en datos funcionales, con la característica de que son escalables para datos masivos. Además, se describirá la evolución de la línea de investigación multidisciplinar iniciada en términos de metodología, teoría, aplicaciones y extensión al campo de datos multivariantes funcionales.

Rosa Lillo es catedrática de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Carlos III de Madrid y directora del ‘uc3m-Santander Big Data Institute’. En 2012, obtuvo el Premio de Excelencia para jóvenes investigadores, otorgado por el Banco de Santander, y en el pasado fue profesora visitante en la Universidad de California, Berkeley (EE.UU.), y en la Universidad de Arizona, Tucson (EE.UU.). La investigadora está comprometida con las labores de divulgación científica y es la creadora de los eventos ‘STAT WARS’ que han alcanzado dimensión nacional e internacional.

Asimismo, desarrolla transferencias de resultados de I+D+I mediante proyectos con empresas y organismos e instituciones públicas. Sus líneas de investigación incluyen técnicas multivariantes en Big Data y sus aplicaciones en medicina, redes sociales y finanzas, interpretabilidad de modelos de aprendizaje automático, análisis de datos funcionales, procesos puntuales y sus aplicaciones en finanzas y redes de colas, además de ordenaciones estocásticas y fiabilidad.