La defensa tendrá lugar en la sala de grado de la facultad de ciencias la UPV/EHU y los usuarios podrán seguirla en directo online
Amaia Abanda se licenció en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Barcelona en 2013. En 2015 obtuvo su Máster en Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes en la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea.
Durante 2016, trabajó como técnica de investigación en el Laboratorio de Visión por Computador en Reconocimiento de Patrones y Aplicaciones de la Universidad de Cagliari (Italia). Se incorporó al Basqeu Center for Applied Mathematics (BCAM) en 2017, como estudiante de doctorado en el grupo de Machine Learning.
Su tesis doctoral, Contributions to time series classification: meta-learning and explainability, ha sido supervisada por José Antonio Lozano (BCAM-UPV/EHU) y Usue Mori (UPV/EHU).
La defensa tendrá lugar en la sala de grado de la facultad de ciencias de la UPV/EHU, y será transmitida en streaming a través de la plataforma Webex. Tendrá lugar el viernes 14 de enero a las 10:45, y los usuarios podrán seguirla en directo a través del siguiente enlace: https://ehu.webex.com/ehu/j.php?MTID=m2f805fedc78f506ea61915cc68d147c8
En nombre de todos los miembros de BCAM, nos gustaría desear a Amaia la mejor de las suertes en la defensa de su tesis.
PhD thesis Title:
Contributions to time series classification: meta-learning and explainability.
Abstract:
This thesis includes 3 contributions of different types to the area of supervised time series classification, a growing field of research due to the amount of time series collected daily in a wide variety of domains. In this context, the number of methods available for classifying time series is increasing, and the classifiers are becoming more and more competitive and varied. Thus, the first contribution of the thesis consists of proposing a taxonomy of distance-based time series classifiers, where an exhaustive review of the existing methods and their computational costs is made. Moreover, from the point of view of a non-expert user (even from that of an expert), choosing a suitable classifier for a given problem is a difficult task. The second contribution, therefore, deals with the recommendation of time series classifiers, for which we will use a meta-learning approach. Finally, the third contribution consists of proposing a method to explain the prediction of time series classifiers, in which we calculate the relevance of each region of a series in the prediction. This method of explanation is based on perturbations, for which we will consider specific and realistic transformations for the time series.