@conference {331,
	title = {An{\'a}lisis del impacto de datos desbalanceados en el rendimiento predictivo de redes neuronales convolucionales},
	booktitle = {XVIII Conferencia de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018)},
	year = {2018},
	note = {TIN2015-68454-R; FPU16/00324},
	month = {10},
	pages = {1213{\textendash}1218},
	address = {Granada (Spain)},
	abstract = {En los {\'u}ltimos a{\~n}os han surgido nuevas propuestas basadas en Deep Learning para afrontar la tarea de clasificaci{\'o}n. Estas propuestas han obtenido buenos resultados en algunos campos, por ejemplo, en reconocimiento de im{\'a}genes. Sin embargo, existen factores que deben ser analizados para valorar su influencia en los resultados obtenidos con estos nuevos modelos. En este trabajo se analiza la clasificaci{\'o}n de datos desbalanceados con redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks-CNNs). Para hacerlo, se han llevado a cabo una serie de tests donde se reconocen im{\'a}genes mediante CNNs. As{\'\i}mismo, se utilizan conjuntos de datos con diferente grado de desbalanceo. Los resultados demuestran que el desequilibrio afecta negativamente al rendimiento predictivo.},
	isbn = {978-88-61970-00-7},
	author = {F. Pulgar-Rubio and A.J. Rivera-Rivas and Francisco Charte and Mar{\'\i}a J del Jesu D{\'\i}az}
}
@conference {332,
	title = {Una primera aproximaci{\'o}n a la predicci{\'o}n de variables tur{\'\i}sticas con Deep Learning},
	booktitle = {XVIII Conferencia de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018)},
	year = {2018},
	note = {TIN2015-68454-R},
	month = {10},
	pages = {939{\textendash}943},
	address = {Granada (Spain)},
	abstract = {El turismo es una de las actividades econ{\'o}micas m{\'a}s importantes a nivel mundial, por lo que una correcta planificaci{\'o}n de los recursos existentes en funci{\'o}n de la demanda es fundamental. En este sentido, el trabajo desarrollado permite comparar la bondad de un nuevo modelo de deep learning, LSTM, frente a un modelo cl{\'a}sico ampliamente reconocido, ARIMA. Se ha llevado a cabo un proceso de entrenamiento para obtener los modelos LSTM y ARIMA que, posteriormente se han validado utilizando datos no disponibles durante el aprendizaje. Nuestros resultados muestran que los nuevos modelos LSTM obtienen una precisi{\'o}n mayor que el cl{\'a}sico ARIMA, tanto en la validaci{\'o}n a priori como en la predicci{\'o}n posterior.},
	isbn = {978-88-61970-00-7},
	author = {Daniel Trujillo Viedma and A.J. Rivera-Rivas and Francisco Charte and Mar{\'\i}a J del Jesu D{\'\i}az}
}
@article {301,
	title = {Explotaci{\'o}n de la potencia de procesamiento mediante paralelismo: un recorrido hist{\'o}rico hasta la GPGPU},
	journal = {Ense{\~n}anza y aprendizaje de ingenier{\'\i}a de computadores. Revista de experiencias docentes en ingenier{\'\i}a de computadores},
	volume = {6},
	year = {2016},
	note = {-},
	pages = {19{\textendash}33},
	abstract = {Due to the improvement of semiconductor manufacturing technologies, and higher integration scales in the last decades, the power of computing devices has experienced an impressive growth. However, some obstacles have been also found along the way. As a consequence, the battle for reaching higher clock frequencies almost ended a few years ago. Nowadays, the power of processors is not measured exclusively using GHz. Other factors, as the number of cores and their inner design, also have a large impact. This paper provides an historical review on how parallelism techniques have been adapted over time to overcome these changes aiming to better exploit the available hardware.},
	issn = {2173-8688},
	author = {Francisco Charte and A.J. Rivera-Rivas and F. Pulgar-Rubio and Mar{\'\i}a J del Jesu D{\'\i}az}
}
