El grupo está orientado a la realización de investigaciones metodológicas y aplicaciones en las áreas de la estadística computacional, la inteligencia computacional y el análisis de datos. Las metodologías incluyen las siguientes áreas: ¿ Computación bayesiana ¿ Econometría computacional ¿ Economía computacional ¿ Computación evolutiva ¿ Métodos inferenciales computacionalmente intensivos ¿ Minería de datos ¿ Sistemas expertos ¿ Heurísticas ¿ Sistemas basados en conocimiento ¿ Sistemas conexionistas y redes neuronales artificiales ¿ Aprendizaje de máquinas ¿ Métodos numéricos ¿ Optimización ¿ Computación paralela ¿ Sistemas estadísticos ¿ Simulación ¿ Métodos Montecarlo y Monte Carlo Markov Chains Dentro de las metodologías abordadas por el grupo se encuentran ¿ Bootstraping ¿ Computación evolutiva ¿ Sistemas conexionistas y redes neuronales artificiales ¿ Técnicas de clasificación ¿ Exploración de datos ¿ Métodos paramétricos y no paramétricos ¿ Aprendizaje supervizado ¿ Técnicas de selección de modelos ¿ Modelos no lineales ¿ Modelado y predicción de series de tiempo ¿ Simulación numérica

• ANÁLISIS DE DATOS REALES
• MÉTODOS COMPUTACIÓNALES PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
• COMPARACIÓN DE MÉTODOLOGÍAS
• ESTADÍSTICA COMPUTACIÓNAL
• DESARROLLO, EVALUACIÓN Y VALIDACIÓN DE SOFTWARE Y ALGORITMOS

Desde una perspectiva práctica, muchos problemas comunes a las ciencias exactas, las ciencias sociales aplicadas y la ingeniería están relacionados con el análisis y procesamiento de datos, y han sido considerados intratables desde un punto de vista analítico. La solución de dichos problemas debe ser realizada por métodos numéricos que requieren el uso de cómputo intensivo. Las raíces teóricas de las soluciones planteadas provienen, usualmente, de la matemática, la estadística y las ciencias de la computación. Nuestro grupo de investigación se centra precisamente en la combinación de la matemática, la estadística y las ciencias de la computación para dar respuesta a problemas tanto teóricos como prácticos relacionados con: El reconocimiento y clasificación de patrones. La predicción. El análisis y la toma de decisiones. La optimización. Otros.

El interés del grupo se centra principalmente, por no se limita a: El desarrollo teórico y conceptual de metodologías computacionalmente intensivas, originales y novedosas para la solución de problemas específicos en las áreas ya mencionadas. El desarrollo, evaluación y validación de software y algoritmos. Desarrollo de estrategias analíticas y metodologías numéricas aplicadas a la solución de problemas teóricos y prácticos relacionados con el reconocimiento y la clasificación de patrones, la predicción, el análisis y la toma de decisiones, y la optimización entre otros.

Nuestro grupo entiende la necesidad de una perspectiva interdisciplinaria y vincula a investigadores y profesionales con conocimientos profundos y sólidos tanto en las metodologías empleadas, como en los problemas reales abordados.

COMPARACIÓN ENTRE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL PARA LA PREDICCIÓN DE SERIES DE TIEMPO

Evaluación de Modelos de Valoración de Opciones Energéticas para el Mercado Eléctrico Colombiano

MODELADO ESTADÍSTICO DE SERIES TEMPORALES NO LINEALES USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

MODELADO ESTADÍSTICO DE SERIES TEMPORALES NO LINEALES USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES