Perfil personal
BioBreve
Ingeniero Informático con especialización en Computación por la Universidad del País Vasco (UPV/EHU, 2020) y Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR, 2021). A lo largo de su formación académica ha realizado prácticas en TECNALIA, centrándose en la generación y optimización de modelos de Machine Learning para datos tabulares. Actualmente está realizando una tesis doctoral en Tecnalia, en la plataforma de Factory Learning, centrada en la investigación de técnicas de Active Learning para la generación de modelos de Machine Learning, y en su integración en la generación de datos sintéticos, para el robustecimiento de los mismos.
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 4: Educación de calidad -
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
Huella digital
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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Enhancing design of experiments through uncertainty estimation and synthetic data generation
Moles, L., Andres, A., Echegaray, G. & Boto, F., mar 2026, En: Results in Engineering. 29, 109409.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo1 Descargas (Pure) -
Exploring Data Augmentation and Active Learning Benefits in Imbalanced Datasets
Moles, L., Andres, A., Echegaray, G. & Boto, F., 19 jun 2024, En: Mathematics. 12, 12, 1898.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo15 Citas (Scopus)2 Descargas (Pure) -
On the use of machine learning for predicting femtosecond laser grooves in tribological applications
Moles, L., Llavori, I., Aginagalde, A., Echegaray, G., Bruneel, D., Boto, F. & Zabala, A., dic 2024, En: Tribology International. 200, 110067.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo5 Citas (Scopus)7 Descargas (Pure) -
Convolutional Neural Networks for Structured Industrial Data
Moles, L., Boto, F., Echegaray, G. & Torre, I. G., 2023, 17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, SOCO 2022, Proceedings. García Bringas, P., Pérez García, H., Martinez-de-Pison, F. J., Villar Flecha, J. R., Troncoso Lora, A., de la Cal, E. A., Herrero, A., Martínez Álvarez, F., Psaila, G., Quintián, H. & Corchado Rodriguez, E. S. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 361-370 10 p. (Lecture Notes in Networks and Systems; vol. 531 LNNS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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