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Ponencia Invitada

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 <img alt="" src="http://eventos.ucm.es/_files/user_profiles/7ad9949aac587cc433452e1558a148f5.png" style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; -webkit-margin-start: 0px; -webkit-margin-end: 0px; border: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; width: 75px;" /></div>
<div class="speaker_details" style="font-family: Helvetica, Arial, sans-serif; line-height: normal; margin: 0px 0px 0px 20px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; -webkit-margin-start: 0px; -webkit-margin-end: 0px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13px; width: 450px; float: left; color: rgb(0, 0, 0);">
 <p class="speaker_details_header" style="line-height: 17px; margin: 0px 0px 8px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px; width: 450px; font-weight: 700;">
  Daniel Vélez Serrano (Innova-TSN)</p>
 <div class="speaker_details_curriculum" style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; -webkit-margin-start: 0px; -webkit-margin-end: 0px; border: 0px; outline: 0px;">
  <h2 style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13px; color: blue;">
   Título de la ponencia:</h2>
  <p style="line-height: 17px; margin: 0px 0px 8px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px;">
   Modelos para la identificación de fraude en el mercado eléctrico</p>
  <h2 style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13px; color: blue;">
   Resumen:</h2>
  <div style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; -webkit-margin-start: 0px; -webkit-margin-end: 0px; border: 0px; outline: 0px;">
   Las compañías del sector eléctrico buscan utilizar la modelización analítica para mejorar las tasas de recuperación de energía de sus reglas tradicionales de detección de fraude.</div>
  <p style="line-height: 17px; margin: 0px 0px 8px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px;">
   La desmesurada volumetría de información que ofrece la nueva tecnología basada en smart meters ha hecho necesaria la la aplicación de técnicas de Big Data y Machine Learning para identificar patrones delictivos cada vez más sofisticados.</p>
  <h2 style="line-height: normal; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13px; color: blue; text-align: justify;">
   Bio:</h2>
  <p style="line-height: 17px; margin: 0px 0px 8px; padding: 0px; -webkit-margin-before: 0px; -webkit-margin-after: 0px; border: 0px; outline: 0px; text-align: justify;">
   Daniel Vélez es licenciado y doctor en matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid. Lleva 20 años ejerciendo como consultor analítico y 8 como profesor asociado al departamento de Estadística e Investigación Operativa de la facultad de matemáticas de la UCM impartiendo clases de minería de datos en tres másteres. Actualmente trabaja como Experto Analítico en Innova-TSN.</p>
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Fechas En hora local del evento

nov

'17

08:00 Apertura de inscripciones

dic

'17

22:59 Envío de trabajos

dic

'17

08:00 Programa definitivo

dic

'17

13:00 Cierre de inscripciones

dic

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17:00 Fecha de inicio

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'17

21:00 Fecha de fin

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