Producción científica por año
Producción científica por año
Perfil personal
BioBreve
Trabajo como investigadora especializada en Machine Learning, optimización y analista de datos en Tecnalia. Obtuve el grado universitario de Matemáticas de la UPV/EHU (2020) y el grado de máster en Modelización Matemática, Estadística y Computación, también de la UPV/EHU (2023). Desde hace 2 años trabajo en el diseño y desarrollo de aplicaciones software basadas en Machine Learning para abordar desafíos del mundo real en diversos sectores, así como en el sector de la salud y la industria. Previamente, trabajé durante 2 años en el ámbito de la bioestadística para el sector de la salud.
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Begoña Ispizua Moreno está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de esta persona. Juntos, forma una huella digital única.
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
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Towards the Design, Quality Assessment and Explainability of Synthetic Tabular Data Generation Techniques for Metabolic Syndrome Diagnosis
Manjarrés, D., Ispizua, B. & Niño-Adan, I., 2024, Proceedings - 2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2024. Cannataro, M., Zheng, H., Gao, L., Cheng, J., de Miranda, J. L., Zumpano, E., Hu, X., Cho, Y.-R. & Park, T. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 5009-5015 7 p. (Proceedings - 2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2024).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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Prediction of Metabolic Syndrome Based on Machine Learning Techniques with Emphasis on Feature Relevances and Explainability Analysis
Ispizua, B., Manjarrés, D. & Niño-Adan, I., 2023, Proceedings - 2023 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2023. Jiang, X., Wang, H., Alhajj, R., Hu, X., Engel, F., Mahmud, M., Pisanti, N., Cui, X. & Song, H. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1989-1992 4 p. (Proceedings - 2023 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2023).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
1 Cita (Scopus) -
Analysis of the Refined Mean-Field Approximation for the 802.11 Protocol Model
Ispizua, B. & Doncel, J., nov 2022, En: Sensors. 22, 22, 8754.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo