Información de la convocatoria
Streaming data is an umbrella term for many interesting subareas such as time series classification, prediction, change detection, and tracking. Data in the stream may come as independent, identically distributed, but most often, this will not be the case. There may be concept drift, concept change, and other contexts. Learning from streaming data is sometimes termed sequential learning or online learning. Context in streaming data can come in so many different forms that there cannot be one-fits-all learning methodology. This talk will present some thoughts about sequential learning, and will likely open more questions than it will answer.
Fecha: 9 de junio de 2021
Hora: 18:00 h.
Lugar: Teams. Enlace para unirse al Seminario
Ponente: Prof. Ludmila Kuncheva (Bangor University)
Ludmila I. Kuncheva es catedrática de informática en la Universidad de Bangor en Gales, Reino Unido. Sus intereses incluyen el reconocimiento de patrones y, en concreto, los conjuntos de clasificadores. Ha publicado dos monografías y más de 200 artículos de investigación. Lucy ha ganado dos premios al mejor artículo (2006 IEEE TFS y 2003 IEEE TSMC). Es miembro distinguida de la Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones (IAPR).
