Novedades

Estimados/as:

El próximo lunes 24/7/23 a las 18:00 hs en el laboratorio de software
se realizará la defensa del proyecto de fin de carrera
    DASE: Detección de anomalías en series esparsas
realizado por los estudiantes Juan Ignacio Fernández y Facundo Guillén,
del que fuimos co-tutores Sergio Martínez Tagliafico y yo.

Los invitamos a participar y les dejamos el resumen del proyecto a continuación

Resumen
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Las series temporales son una de las formas más extendidas de capturar
información en la industria. Cualquiera sea el dominio, existen cantidades
variables en el tiempo, cuantificables y medibles que proveen información
valiosa cuando se analizan en forma correcta. La prevalencia de las series
temporales en el sector productivo ha generado una creciente demanda de
sistemas capaces de resolver diversos problemas que las involucran,
incluyendo la detección de anomalı́as o valores atı́picos.
El objetivo principal de este proyecto fue investigar y desarrollar
algoritmos para la detección de anomalı́as en series de tiempo esparsas,
las cuales se caracterizan por presentar una proporción significativa de
valores nulos durante largos perı́odos de tiempo.
Se investigaron modelos de clustering, basados en estados, de forecasting
y se desarrollaron modelos a medida basados en redes neuronales bayesianas.
Algunos de los modelos desarrollados se integraron en un entorno de producción
para su funcionamiento en un ambiente realista.
El proyecto también involucra el desarrollo de una metodologı́a para la
generación de anomalı́as sintéticas de distintos tipos, necesaria para
desarrollar y evaluar los modelos de detección.

Saludos
Gabriel