Nivel SNII: 1
Formación:
Doctorado en matemáticas aplicadas (procesos estocásticos)
Proyectos:
- Identificación de patrones en secuencias de ADN,
- Agentes financieros,
- Optimización de baterias
- Entre otros...
Áreas de interés:
- Procesos estocásticos,
- Aprendizaje por refuerzo,
- Cadenas de Markov y semi-Markov,
- Finanzas
Tesis:
- Agentes financieros en entornos de mercado estocástico mediante aprendizaje por refuerzo
Publicaciones:
- Uso de cadenas semimarkovianas para resolver procesos semimarkoviano
- Modelo de propagación de enfermedades en espacios estructuralmente complejos: un enfoque de cadena de Markov abierta
- Identificación de palabras en secuencias biológicas bajo la hipótesis semimarkoviana
- Aterrizaje autónomo de UAV mediante servocontrol visual y procesos de decisión semimarkovianos
- Propiedades de las palabras y procesos de riesgos competitivos bajo la hipótesis semimarkoviana
- Propiedades asintóticas de las palabras en secuencias semimarkovianas
- ¿Cómo predecir los precios de las acciones de empresas del «club del billón de dólares» mediante análisis de aprendizaje profundo?
- Integración del análisis de sentimiento y la detección de comunidades en predicciones de series temporales con redes LSTM: el caso de la huelga del WGA
- Identificación de patrones en una cadena semimarkoviana
- Optimización de la asignación de tareas para UAV con eficiencia de batería mejorada mediante procesos de decisión semimarkovianos