Larrañaga Mugica, Pedro Maria pedro.larranaga@upm.es

Efficient search for relevance explanations using MAP-independence in Bayesian networks

  • Valero-Leal E
  • Bielza C
  • Larrañaga P
  • Renooij S

International Journal Of Approximate Reasoning - 1/9/2023

10.1016/j.ijar.2023.108965 Ver en origen

  • ISSN 0888613X

Constraint-based and hybrid structure learning of multidimensional continuous-time Bayesian network classifiers

  • Villa-Blanco C
  • Bregoli A
  • Bielza C
  • Larrañaga P
  • Stella F

International Journal Of Approximate Reasoning - 1/8/2023

10.1016/j.ijar.2023.108945 Ver en origen

  • ISSN 0888613X

Causal reinforcement learning based on Bayesian networks applied to industrial settings

  • Valverde G
  • Quesada D
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Engineering Applications Of Artificial Intelligence - 1/10/2023

10.1016/j.engappai.2023.106657 Ver en origen

  • ISSN 09521976

Quantum approximate optimization algorithm for Bayesian network structure learning

  • Soloviev VP
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Quantum Information Processing - 1/1/2023

10.1007/s11128-022-03769-2 Ver en origen

  • ISSN 15700755

NeuroSuites: An online platform for running neuroscience, statistical, and machine learning tools

  • Moreno-Rodríguez JL
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Frontiers In Neuroinformatics - 1/1/2023

10.3389/fninf.2023.1092967 Ver en origen

  • ISSN 16625196

Semiparametric Estimation of Distribution Algorithms for Continuous Optimization

  • Soloviev VP
  • Bielza C
  • Larranaga P

Ieee Transactions On Evolutionary Computation - 1/1/2023

10.1109/tevc.2023.3290670 Ver en origen

  • ISSN 1089778X

Feature subset selection for data and feature streams: a review

  • Villa-Blanco C
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Artificial Intelligence Review - 1/1/2023

10.1007/s10462-023-10546-9 Ver en origen

  • ISSN 02692821

Autoregressive Asymmetric Linear Gaussian Hidden Markov Models

  • Puerto-Santana, Carlos
  • Larranaga, Pedro
  • Bielza, Concha;

Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence (p. 4642-4658) - 1/9/2022

10.1109/tpami.2021.3068799 Ver en origen

  • ISSN 01628828

Feature Saliencies in Asymmetric Hidden Markov Models

  • Puerto-Santana, Carlos
  • Larranaga, Pedro
  • Bielza, Concha;

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems (p. 1-0) - 8/8/2022

10.1109/tnnls.2022.3194597 Ver en origen

  • ISSN 2162237X

Hybrid semiparametric Bayesian networks

  • Atienza, David
  • Larranaga, Pedro
  • Bielza, Concha;

Test (p. 299-327) - 13/6/2022

10.1007/s11749-022-00812-3 Ver en origen

  • ISSN 11330686

Productividad y visibilidad científica de los profesores funcionarios de las universidades públicas españolas en el área de tecnologías informáticas

  • Alfonso Ibáñez
  • Concha Bielza Lozoya
  • Pedro Larrañaga Múgica

1/1/2011

  • ISBN 9788415302056
  • iMarina

Exploratory Data Analysis

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 53-95) - 1/1/2021

  • iMarina

Performance Evaluation

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 201-225) - 1/1/2021

  • iMarina

Computational Neuroscience

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 3-49) - 1/1/2021

  • iMarina

Probabilistic Classifiers

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 320-386) - 1/1/2021

  • iMarina

Data-Driven Computational Neuroscience Preface

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. XI-+) - 1/1/2021

  • iMarina

Probability Theory and Random Variables

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 96-140) - 1/1/2021

  • iMarina

Non-probabilistic Clustering

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 437-468) - 1/1/2021

  • iMarina

Bayesian Networks

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 489-546) - 1/1/2021

  • iMarina

Non-probabilistic Classifiers

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 262-319) - 1/1/2021

  • iMarina

Probabilistic Inference

  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 141-197) - 1/1/2021

  • iMarina

An Online Feature Selection Methodology for Ball-Bearing Harmonic Frequencies Based on HMMs

  • Puerto-Santana, Carlos
  • Larranaga, Pedro
  • Diaz-Rozo, Javier
  • Bielza, Concha;

Advances In Intelligent Systems And Computing (p. 546-555) - 1/1/2022

10.1007/978-3-030-87869-6_52 Ver en origen

  • ISSN 21945357

Quantum parametric circuit optimization with estimation of distribution algorithms

  • Soloviev VP
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Gecco 2022 Companion - Proceedings Of The 2022 Genetic And Evolutionary Computation Conference (p. 2247-2250) - 1/1/2022

10.1145/3520304.3533963 Ver en origen

Structure Learning Algorithms for Multidimensional Continuous-Time Bayesian Network Classifiers

  • Villa-Blanco C
  • Bregoli A
  • Bielza C
  • Larrañaga P
  • Stella F

Critical Care Medicine (p. 313-324) - 1/1/2022

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Evolutive Adversarially-Trained Bayesian Network Autoencoder for Interpretable Anomaly Detection

  • Casajús-Setién J
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Critical Care Medicine (p. 397-408) - 1/1/2022

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Quantum-Inspired Estimation Of Distribution Algorithm To Solve The Travelling Salesman Problem

  • Soloviev, Vicente P.
  • Bielza, Concha
  • Larranaga, Pedro;

2021 Ieee Congress On Evolutionary Computation (Cec 2021) (p. 416-425) - 1/1/2021

10.1109/cec45853.2021.9504821 Ver en origen

Structure Learning of High-Order Dynamic Bayesian Networks via Particle Swarm Optimization with Order Invariant Encoding

  • Quesada D
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Lecture Notes In Computer Science (p. 158-171) - 1/1/2021

10.1007/978-3-030-86271-8_14 Ver en origen

  • ISSN 03029743

BayesSuites: An Open Web Framework for Visualization of Massive Bayesian Networks

  • Bernaola N
  • Michiels M
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Critical Care Medicine (p. 593-596) - 1/1/2020

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Multivariate comparison of human and mouse pyramidal cell dendritic morphologies

  • MIHALJEVIC, BOJAN
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION

3rd Hbp Student Conference .On Interdisciplinary brain Research (p. 10-11) - 6/2/2019

  • iMarina

Using Bayesian Networks to learn Gene Regulatory Networks

  • BERNAOLA ALVAREZ, NIKOLAS
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA
  • MICHIELS TOQUERO, MARIO
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION

3rd Hbp Student Conference On Interdisciplinary Brain Research (p. 10-11) - 6/2/2019

  • iMarina

A partial orthogonalization method for simulating covariance and concentration graph matrices

  • VARANDO, GHERARDO
  • CÓRDOBA SÁNCHEZ, IRENE
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION

Proceedings Of Machine Learning Research (p. 61-72) - 11/9/2018

  • iMarina

Este/a investigador/a no tiene documentos de trabajo.

Este/a investigador/a no tiene informes técnicos.

SELF DRIVING LAB (ACUERDO N.º 6)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-01-2023 - 31-12-2023

Tipo: Interno

  • iMarina

FACTURACIÓN UTE FAI4CIM LOTE 1 COMPRA PÚBLICA PRECOMERCIAL PARA EL DESARROLLO DE SOLUCIONES INNOVADORAS EN EL ÁMBITO DE LA INSPECCIÓN DE PUENTES, VIADUCTOS Y APARATOS DE DESVÍOS

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Colaborador/a)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-02-2022 - 25-04-2022

  • iMarina

TITANIUM IND-Detección de ataques y anomalías M3-M35

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 22-12-2022 - 31-12-2024

  • iMarina

Investigación y Desarrollo de algoritmos para caracterización y monitorización de puentes (M1-M24). Integración de algoritmia en hardware embebido (M13-M36). ML Bridges. Adenda de prórroga/ampliación de Proyecto AINGURA IIOT-I+D-M1-M24-M13-M36

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-12-2022 - 30-09-2022

  • iMarina

SISMICIDAD INDUCIDA (ACUERDO N.º 5)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 12-12-2022 - 31-05-2023

Tipo: Interno

  • iMarina

Redes Bayesianas para Aprendizaje Automático y Optimización Interpretables

  • ALONSO TUBIA, MARTA (Miembro del equipo de trabajo)
  • TELLO LOPEZ, IVAN EUGENIO (Miembro del equipo de trabajo)
  • ALEJANDRE JIMENEZ, VICTOR (Miembro del equipo de trabajo)
  • BERNAOLA ALVAREZ, NIKOLAS (Miembro del equipo de trabajo)
  • LI HU, CARLOS (Miembro del equipo de trabajo)
  • PÉREZ SOLOVIEV, VICENTE (Miembro del equipo de trabajo)
  • VILLA BLANCO, CARLOS (Miembro del equipo de trabajo)
  • FDEZ DEL POZO DE SALAMANCA, JUAN ANTONIO (Participante)
  • Puerto Santana, Carlos Esteban (Miembro del equipo de trabajo)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))
... Ver más Contraer

Ejecución: 01-12-2022 - 30-11-2024

Tipo: Nacional

Importe financiado: 413540,00 Euros.

  • iMarina

DESARROLLO DEL NODO ELLIS (EUROPEAN LABORATORY FOR LEARNING AND INTELLIGENT SYSTEMS)

  • ALVAREZ RODRIGUEZ, CLARA (Participante)
  • AYUSO GARCIA, ISABEL (Participante)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 01-01-2022 - 31-12-2023

Tipo: Regional

  • iMarina

NUEVA SONDA DE CIBERSEGURIDAD PARA LA DETECCIÓN, GESTIÓN Y RESPUESTA DE BRECHAS DE SEGURIDAD, ATAQUES O ANOMALÍAS EN REDES INDUSTRIALES (INMAP-R2)

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Colaborador/a)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 01-05-2021 - 17-11-2022

  • iMarina

Desarrollo de un sistema diagnostico basado en Machine Learning para la detección en tiempo real de degradación temprana en el proceso de fabricación de medicamentos. MLpharma. Convocatoria de ayudas 2020 sobre desarrollo tecnológico basado en inteligencia artificial y otras tecnologías habilitadoras digitales

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 18-12-2021 - 30-09-2022

  • iMarina

BAYESIAN APPROACH FOR AI

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 13-12-2021 - 31-12-2022

  • iMarina

Asymmetric hidden Markov models and extensions applied to industry

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director) Doctorando: Puerto Santana, Carlos

2/3/2023

  • iMarina

Nonparametric Models and Bayesian Networks. Applications to Anomaly Detection

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: Atienza González, David

1/1/2021

  • iMarina

Multidimensional clustering with Bayesian networks

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: Rodríguez Sánchez, Fernando

1/1/2021

  • iMarina

Unifying methodologies for graphical models with Gaussian parametrization

  • Pedro Larrañaga Múgica (Director)
  • Concha Bielza Lozoya (Director) Doctorando: Irene Córdoba

1/1/2020

  • iMarina

Clustering probabilístico dinámico para la búsqueda de patrones de degradación de elementos de máquina en el ámbito del Industrie 4.0

  • Pedro Larrañaga Múgica (Director)
  • Concha Bielza Lozoya (Director) Doctorando: Javier Diaz Rozo

1/1/2019

  • iMarina

Developments in probabilistic graphical models, circular distributions and theory of random forests with applications in neuroscience

  • Pedro Larrañaga Múgica (Director)
  • Concha Bielza Lozoya (Director) Doctorando: Pablo Fernández González

1/1/2019

  • iMarina

Clustering based on Bayesian networks with Gaussian and angular predictors : applications in Neuroscience

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Sergio Luengo Sánchez

1/1/2019

  • iMarina

Learning Tractable Bayesian Networks

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Marco Alberto Benjumeda Barquita

1/1/2019

  • iMarina

Theoretical studies on Bayesian network classifiers

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Gherardo Varando

1/1/2018

  • iMarina

Directional-linear Bayesian networks and applications in neuroscience

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Ignacio Leguey

1/1/2018

  • iMarina

Este/a investigador/a no tiene patentes o licencias de software.

Última actualización de los datos: 21/08/23 19:35