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Knowledge Discovery and Intelligent Systems

Universidad de Córdoba

Responsable: Sebastián Ventura Soto

Contacto: José Raúl Romero Salguero

Arquitecturas software, Big Data, Gestión de datos

The KDIS (Knowledge Discovery and Intelligent Systems) research group, founded in 2009, incorporates 10 researchers. Their research areas cover two main fields: knowledge Discovery and data mining, and the application of artificial intelligence techniques for the industrial development of intelligent systems. On the one hand, their experience is focused on the areas of big data, machine learning, soft computing and optimization techniques, and, on the other hand, on the use of these techniques over diverse application domains, such as medicine, education (educational data mining) or software engineering (search-based software engineering and mining software repositories).
It is worth highlighting the research contributions of this group in pattern mining and its applicability, including large data (Big Data); deep learning; multi-label and multi-instance data mining; and the development of solutions for data science (both on demand and workflow-based solutions). In the field of software engineering, their contributions are mostly focused on the automation of the design task within the software lifecycle (e.g. automatic discovery of software architectures, service engineering) and software refactoring, as well as the extraction of valid knowledge from software repositories.

El grupo de investigación KDIS (Knowledge Discovery and Intelligent Systems), fundado en 2009, está formado por 10 investigadores doctores. Sus líneas de investigación se fundamentan en dos ramas: el descubrimiento de conocimiento y la minería de datos, y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo industrial de sistemas inteligentes. Por una parte, su experiencia se concentra en las líneas de big data, aprendizaje automático (machine learning), soft computing y las técnicas de optimización. Por otra parte, la aplicación de estas técnicas las lleva a cabo en distintos dominios de carácter aplicado e industrial, como la medicina, la educación (minería de datos educativa) o la ingeniería del software (ingeniería del software basada en búsqueda y minería de repositorios software).
Cabe mencionar las contribuciones del grupo de investigación en los campos de la minería de patrones (pattern mining) y sus aplicaciones en distintos dominios, incluido los grandes volúmenes de datos (Big Data); deep learning; minería de datos multi-etiqueta y multi-instancia; y el desarrollo de soluciones de ciencia de datos (tanto especializadas a medida como otras definidas sobre flujos de trabajo). En la aplicación a la ingeniería del software, sus contribuciones se especializan en la automatización de soluciones de diseño (descubrimiento automático de arquitecturas software, ingeniería de servicios) y refactorización software, así como la extracción de conocimiento útil al proceso software desde repositorios software.

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