Deep Learning Aplicado a Series Temporales

Miguel Cárdenas Montes, Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT)

Lugar: Aula 0.3 de la Facultad de Matemáticas

Fecha: 10 de Marzo de 2020

Hora: 11:00

Resumen: Una de las actividades más relevantes en Deep Learning es el pronóstico y análisis de series temporales. Las series temporales aparecen en infinitud de actividades científicas, tecnológicas e industriales. En esta conferencia se presentarán algunos casos de éxito, y se incidirá en las dificultades encontradas y cómo han sido superadas durante el tratamiento de datos y el análisis de la contaminación de Madrid (NO2  y O3) y del nivel de radón en el Laboratorio Subterráneo de Canfranc.