Jerónimo Hernández González
Profesor lector
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Docencia Impartida
Models Gràfics Probabilístics
(Master oficial) -
Inteligencia Artificial -
Universidad de Barcelona.
Models Gràfics Probabilístics
(Master oficial) -
Fonaments de la Ciència de Dades -
Universidad de Barcelona.
Métodos supervisados
(Master oficial) -
Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial -
Universidad Internacional Menéndez Pelayo.
Minería de Datos
(Grado) -
Grado en Ingeniería Informática -
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea.
Minería de datos: fundamentos y aplicaciones empresariales y bioinformáticas
(Master oficial) -
Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes -
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea.
Exploración y análisis de datos
(Master oficial) -
Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes -
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea.
Diagnosis Decision Support Systems
(Grado) -
Grado en Ingeniería Biomédica -
Universidad de Vic.
Aprendizaje no supervisado
(Máster no oficial) -
Máster Universitario en Inteligencia Artificial -
Universitat Internacional Valenciana.
Treball final de màster
(Master oficial) -
Máster Universitario de Ciencia de Datos -
Universidad Oberta de Catalunya.
Programació Paral·lela
(Grado) -
Ingeniería Informática -
Universidad de Barcelona.
Bases de Dades Avançades
(Grado) -
Ingeniería Informática -
Universidad de Barcelona.
Aplicacions de l'Anàlisi Intel·ligent de Dades a l'Economia i les Finances
(Master oficial) -
Inteligencia Artificial -
Universidad de Barcelona.
Programació I
(Grado) -
Ingeniería Informática -
Universidad de Barcelona.
Estancias en Centros de Investigación
Institut d'Investigació en Intel·ligència Artificial (IIIA-CSIC).
Bellaterra.
ESPAÑA.
2018
(1 Años)
. Probabilistic graphical models
. Post-doctoral
Marchine learning department, Carnegie Mellon University.
Pittsburgh.
ESTADOS UNIDOS DE AMÉRICA.
2016
(5 Meses)
. Analysis of knowledge databases
. Post-doctoral - PA
National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University.
Nanjing.
CHINA.
2014
(3 Meses)
. Weakly supervised learning
. Doctorando
Publicaciones en revistas
Hernández-González, J.; Inza, I.; Lozano, J.A. (2015).
Weak supervision and other non-standard classification problems: a taxonomy.
Pattern Recognition Letters, 69, pp. 49 - 55
. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2015.10.008
. ISSN: 0167-8655
Hernández-González, J.; Inza, I.; Lozano, J.A. (2013).
Learning Bayesian network classifiers from label proportions.
Pattern Recognition, 46, pp. 3425 - 3440
. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.05.002
. ISSN: 0031-3203
Hernández-González, J.; Inza, I.; Lozano, J.A. (2015).
Multidimensional learning from crowds: usefulness and application of expertise detection.
International Journal of Intelligent Systems, 30, pp. 326 - 354
. https://doi.org/10.1002/int.21702
. ISSN: 0884-8173
Hernández-González, J; Rodriguez, D.; Inza, I., Harrison, R.; Lozano, J.A. (2017).
Learning to classify software defects from crowds: a novel approach.
Applied Soft Computing, 62, pp. 579 - 591
. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.047
. ISSN: 1568-4946
Hernández-González, J.; Inza, I.; Granado, I.; Basurko, O.C.; Fernandes, J.A.; Lozano, J.A. (2019).
Aggregated outputs by linear models: an application on marine litter beaching prediction.
Information Sciences, 481, pp. 381 - 393
. Repositorio Institucional
. ISSN: 0020-0255
Hernández-González, J.; Inza, I.; Lozano, J.A. (2018).
A note on the behavior of majority voting in multi-class domains with biased annotators.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 31(1), pp. 195 - 200
. Repositorio Institucional
. ISSN: 1041-4347
Granado, I.; Basurko, O.C.; Rubio, A.; Ferrer, L.; Hernández-González, J.; Epelde, I.; Fernandes, J.A. (2019).
Beach litter forecasting on the south-eastern coast of the Bay of Biscay: a bayesian networks approach.
Continental Shelf Research, 180, pp. 14 - 23
. https://doi.org/10.1016/j.csr.2019.04.016
. ISSN: 0278-4343
Hernández-González, J. (2019).
A framework for evaluation in learning from label proportions.
Progress in Artificial Intelligence, 8, pp. 359 - 373
. Repositorio Institucional
. ISSN: 2192-6352
Hernández-González, J.; Inza, I.; Crisol-Ortíz, L.; Guembe, M.A.; Iñarra, M.J.; Lozano, J.A. (2016).
Fitting the data from embryo implantation prediction: learning from label proportions.
Statistical Methods in Medical Research, 27(4), pp. 1056 - 1066
. https://doi.org/10.1177/0962280216651098
. ISSN: 0962-2802
Hernández-González, J.; Rodriguez, D.; Inza, I.; Harrison, R.; Lozano, J.A. (2018).
Two datasets of defect reports labeled by a crowd of annotators of unknown reliability.
Data in Brief, 18, pp. 840 - 845
. Repositorio Institucional
. ISSN: 2352-3409
Hernández-González, J.; Inza, I.; Lozano, J.A. (2016).
Learning from proportions of positive and unlabeled examples.
International Journal of Intelligent Systems, 32(2), pp. 109 - 133
. https://doi.org/10.1002/int.21832
. ISSN: 0884-8173
Hernández-González, J.; Cerquides, J. (2020).
A Robust Solution to Variational Importance Sampling of Minimum Variance.
Entropy, 22(12), p. 1405
. Repositorio Institucional
. ISSN: 1099-4300
Cerquides, J.; Mülâyim, M.O.; Hernández-González, J.; Shankar, A.R.; Fernandez-Marquez, J.L. (2021).
A Conceptual Probabilistic Framework for Annotation Aggregation of Citizen Science Data.
Mathematics, 9, p. 875
. Repositorio Institucional
. ISSN: 2227-7390
Hernández-González, J.; Pérez, A. (2022).
On the relative value of weak information of supervision for learning generative models: An empirical study.
International Journal of Approximate Reasoning, 150, pp. 258 - 272
. Repositorio Institucional
. ISSN: 0888-613X
Benaran-Munoz, I.; Hernandez-Gonzalez, J.; Perez, A. (2022).
Machine learning from crowds using candidate set-based labelling.
IEEE Intelligent Systems
. Repositorio Institucional
. ISSN: 1541-1672
Beñaran-Muñoz, I.; Hernández-González, J.; Pérez, A. (2022).
On the use of the descriptive variable for enhancing the aggregation of crowdsourced labels.
Knowledge and Information Systems
. Repositorio Institucional
. ISSN: 0219-1377
Hernandez-Gonzalez, J.; Valls, O.; Torres-Martín, A.; Cerquides, J. (2022).
Modeling three sources of uncertainty in assisted reproductive technologies with probabilistic graphical models.
Computers in Biology and Medicine, 150, p. 106160
. Repositorio Institucional
. ISSN: 0010-4825