Gadea Mata

Hay 18 posts etiquetados con Gadea Mata.

La perplejidad como herramienta para estimar la asignación de nivel de competencia en escritos de una lengua extranjera

Ponente: Gadea Mata Martínez (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: miércoles 13 de septiembre de 2023, 12:00.

Resumen: la asignación de niveles de competencia a escritos producidos por aprendices de una lengua es una tarea altamente subjetiva. Es por esto que el desarrollo de métodos que evalúen escritos de manera automática puede ayudar tanto al profesorado como al alumnado. En este trabajo, hemos explorado dos vías mediante el uso del corpus CAES. Dicho corpus está formado por escritos de aprendices de español y etiquetado con niveles CEFR (hasta el C1). La primera aproximación es un modelo de aprendizaje profundo llamado Deep-ELE que asigna niveles de competencia a las frases. La segunda aproximación llevada a cabo ha consistido en estudiar la perplejidad de las frases de los estudiantes de distintos niveles, para luego clasificarlos en niveles. Ambas aproximaciones han sido evaluadas, y se ha comprobado que pueden usarse de manera exitosa para clasificar frases por niveles. En concreto, el modelo Deep-ELE obtiene una accuracy de 81,3% y un QWK de 0,83. Como conclusión, este trabajo es un paso para entender cómo las herramientas del procesado de lenguaje natural pueden ayudar a las personas que aprenden un segundo idioma.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo de la ponencia que presentará Gadea en el XXXIX Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (Jaén, 27-29 de septiembre de 2023, http://sepln2023.sepln.org/).

¿Puede el aprendizaje no supervisado ayudarnos a identificar compuestos?


Ponente: Gadea Mata Martínez (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 22 de noviembre de 2022, 11:00.

Resumen: En la investigación biomédica se llevan a cabo estudios de librerías grandes de compuestos con el fin de averiguar si no es sólo uno el que provoca un efecto. Esta labor de identificación suele ser ardua. En este seminario se va a contar un caso de uso desarrollado en el CNIO sobre cómo el aprendizaje no supervisado puede ayudar en la labor de dicha identificación y cómo se pueden interpretar los resultados.

Planificación de la demanda: series temporales

Ponentes: Gadea Mata Martínez, Jónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja)

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT)

Hora: martes 19 de octubre, 11:00

Resumen: En este seminario se hablará de cómo abordar la necesidad real de planificar la demanda de ventas de una empresa. Para ello contaremos cómo abordar el tratamiento de datos relativo al histórico y cómo usar series temporales para la predicción de la producción de productos a una semana vista.

Rompiendo la barrera del tiempo en microscopía

Ponentes: Diego Megías Vázquez (jefe de la Unidad de Microscopía Confocal del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas – CNIO), Gadea Mata Martínez (Universidad de La Rioja).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 31 de marzo, 10:00

Resumen: La adquisición de imagen en microscopía óptica de fluorescencia requiere la exposición de la muestra a potentes fuentes de luz y a la recogida de su emisión. A mayor tiempo de exposición mayor relación señal / ruido. Dicho aumento en el tiempo de exposición genera toxicidad y muchas veces impide poder seguir con claridad eventos celulares rápidos. Las muestras biológicas que se ensayan diariamente en microscopía han de ser capturadas intentando que las imágenes sean lo más rápidas y fieles a la realidad posible pero sin dañarlas. En este seminario os contaremos como el Machine Learning nos puede ayudar a conseguir estos objetivos.

Processing Biomedical Images for the Study of Treatments Related to Neurodegenerative Diseases

 

Ponente: Gadea Mata Martínez (Universidad de La Rioja)

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT)

Hora: martes 5 de septiembre, 12:00

Resumen: The study of neuronal cell morphology and function in neurodegenerative disease processes is essential in order to develop suitable treatments. In fact, studies such as the quantification of either synapses or the neuronal density are instrumental in measuring the evolution and the behaviour of neurons under the effects of certain physiological conditions.

In order to analyse this data, fully automatic methods are required. To this end, we have studied and developed methods inspired by Computational Algebraic Topology and Machine Learning techniques. Notions such as the definition of connected components, or others related to the persistent homology and zigzag persistence theory have been used to compute the synaptic density or to recognise the neuronal structure. In addition, machine learning methods have been used to determine where neurons are located in large images and to ascertain which are the best features to describe this kind of cells.

Nota: la charla se trata de una prueba de tiempo para la presentación de la Tesis, que tendrá lugar el viernes 15 de septiembre a las 12:00 en el mismo Salón de Actos del CCT.

Procesamiento y análisis de imágenes: el presente de la investigación biológica

 

Ponente: Gadea Mata

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 25 de abril, 12:00

Resumen: Durante mi estancia en la Unidad de Microscopía Óptica Avanzada de la Universidad de Barcelona, he visto diferentes preguntas biológicas que necesitaban del análisis de imagen para ser resueltas de una manera rápida y objetiva. En esta charla voy a contaros y enseñaros los distintos casos que he visto, desde imágenes de mitocondrias hasta estructuras de tejido como por ejemplo de pulmón o de cerebro.

Processing neuronal images

 

Ponente: Gadea Mata (Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Chicho (Aula 314, Edificio Vives)

Hora: martes 27 de enero, 12:00

Se trata de una prueba de tiempo de la conferencia que impartirá en el laboratorio Biomedical Imaging de Erasmus University Medical Center en Rotterdam, en el que va a realizar una estancia de investigación de tres meses