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:
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ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 7: Energía asequible y no contaminante -
ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos
Huella digital
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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BARRERAS PARA LA IMPLEMENTACIÓN EFECTIVA DE LA IA EN LA PREDICCIÓN DE OBRAS PÚBLICAS
USOBIAGA, E., MOLINA-COSTA, P., ISPIZUA, B. & IZKARA, J. L., dic 2025, En: Street Art and Urban Creativity. 11, 7Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo -
The Role of Discharge Curve Knee Point Analysis for Early Li-ion Battery End of Life Forecasting
Ispizua, B., Gil-Lopez, S. & Lana, I., 2025, 10th International Conference on Power and Renewable Energy, ICPRE 2025. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1006-1011 6 p. (10th International Conference on Power and Renewable Energy, ICPRE 2025).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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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
2 Citas (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
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