MSc Theses

2025

• Arteaga J (2025). Algoritmos de Estimaciones de Distribuciones Aplicados al Algoritmo Iterative Proportional (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Boukaich I (2025). Clasificación supervisada aplicada a la identificación de los ascensores del Aeropuerto de Bilbao (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Cantarero JL (2025). Descubrimiento Causal para Análisis de Anomalías en Mantenimiento Predictivo Industrial (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Castejón F (2025). SoroIA: Diseño e Implementación de un Sistema Conversacional Basado en Modelos Grandes de Lenguaje para el Museo Sorolla (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga). (Este trabajo no es fruto de una colaboración entre la Universidad Politécnica de Madrid y el Museo Sorolla ni la Fundación Museo Sorolla)
• Domínguez I (2025). Hidden Markov Models with Latent Operational Regimes for Industrial Machinery Failure Prognostics (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Garcia D (2025). La IA Generativa llega al Museo Arqueológico Nacional (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• López R (2025). Agentic Retrieval Augmented Generation for Estimation of Distribution Algorithms (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Madrigal F (2025). Museion: Desarrollo de una aplicación basada en IA generativa para la interacción personalizada en entornos culturales (Museo Nacional Thyssen-Bornemisza) (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Márquez FJ (2025). Estimation of Distribution Algorithms for Visualization Problems in Statistics (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Vargas R (2025). A tool for human evaluation of interpretability (supervised by B. Mihaljevic).

2024

• Abad L (2024). Towards an efficient and accurate speech enhancement by a comprehensive ablation study (supervised by B. Mihaljevic and J. Luque).
• Álvarez A (2024). Predicción de separaciones en aeronaves mediante redes Bayesianas (supervised by J.A. Fernández del Pozo and A. Jiménez).
• Amesti J (2024). Estimation of distribution algorithms for generative adversarial and convolutional neural network hyper-parameter optimization(supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Fernández del Pozo J (2024). Explainable anomaly detection in induced draft fans with dynamic Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• García C (2024). Red Bayesiana gamma-gaussiana para la mejora de eficiencia computacional en la detección de anomalías (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• González-Almansa L (2024). Empirical evaluation of two-sample hypothesis testing methods in functional data analysis (supervised by B. Mihaljevic and L.A. Rodríguez).
• Henríquez D (2024). Ajuste del modelo de probabilidad y de preferencias de un diagrama de influencia basado en reglas (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Jiménez J (2024). Monitorización y predicción de la vida útil remanente de herramientas de maquinaria de mecanizado (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Mejías P (2024). Most relevant explanations in semiparametric Bayesian networks applied to proactive maintenance of water pumps in large desalination plants (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Mellado A (2024). Use of discrete and continuous wavelet transform in surface electromyographic signals for human gait characterization (supervised by B. Mihaljevic and J. Moreno).
• Moreno O (2024).Visualización de flujo de datos multidimensional (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Muñoz L (2024).Cognitive modeling of the Alzheimer’s disease continuum using graphical models(supervised by B Mihaljevic).
• Órtiz L (2024). Novel approaches for concept drift detection in ADIF infrastructures (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Rubio M (2024). Algoritmos de estimación de distribuciones para el clustering ascendente jerárquico (supervised by C. Bielza and J.A. Fernández del Pozo).
• Salvador V (2024). Algoritmos de estimación de distribuciones para la modelización de redes neuronales profundas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Zaragoza D (2024) Probabilistic reasoning interpretability in Bayesian networks with estimation of distribution algorithms (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2023

• Alejandre V (2023). Interpreting Bayesian network-based Clustering (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Alonso M (2023). Facilitating the inference interpretation in Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Amigo N (2023). Explainable cascading system for network intrusion detection in industry (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Angulo J (2023). Predicción de capacidad de difusión de monóxido de carbono a largo plazo en pacientes de COVID-19 con redes Bayesianas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Camarena L (2023). Análisis e impacto de datos faltantes en modelos de machine learning (supervised by B. Mihaljević).
• Cerro L (2023). Estudio empírico de algoritmos de aprendizaje de redes Bayesianas a partir de datos (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Frontero NA (2023). Use of supervised learning to predict suicidal and non-suicidal self harm risk (supervised by B. Mihaljević).
• Jiménez E (2023). Síntesis de explicaciones en tablas de decisiones óptimas (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Ramis B (2023). Síntesis de explicaciones en redes Bayesianas (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Saavedra A (2023). Predicción de la distancia de separación de umbral entre aeronaves mediante aprendizaje automático (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Sojo R (2023). Improving machine learning-based bridge health monitoring systems scalability with transfer learning (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Solbas A (2023). Analysis of cognitive domains in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease using a graph theory approach (supervised by B. Mihaljević).
• Tello I (2023) Interactive structure learning for discrete Bayesian network classifiers (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Wolters S (2023). Trustworthy machine learning: mitigating bias and promoting fairness in automated decision systems (supervised by J.A. Fernández del Pozo).

2022

• Casajús J (2022). Autocodificador evolutivo de red Bayesiana para detección de anomalías aplicado a ciberseguridad (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Cifolillo P (2022). Idbn-mining: Data mining in knowledge bases by graphical models evaluation (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Cordero P (2022). Anomaly-based network intrusion detection system using semi-supervised models (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Crucera P (2022). Estimation of conditioned mutual information between discrete, continuous and mixed variables (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Fernández J (2022). Monitorización de puentes y detección de cambios de concepto con Redes Bayesianas dinámicas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Gallego J (2022). A genetic atlasing toolbox with a standalone web interface and basic functionality plugin in the EBRAINS Interactive atlas viewer (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• González A (2022). Redes Bayesianas de consenso para la inicialización de sistemas de monitorización y detección de anomalías (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Jiménez J (2022). Análisis post-Covid19 con herramientas de aprendizaje automático (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• López I (2022). Redes Bayesianas semiparamétricas para la monitorización y detección de anomalías con aplicaciones al deterioro de los puentes de la Red de Carreteras. (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Uttamchandani R (2022). Hidden structure- continuous time Bayesian networks. (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Valero E (2022). Explanations for dynamic Bayesian networks: a case study in climate science (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2021

• Díez J (2021). Score-based Bayesian networks for the discovery of effective connectivity in fMRI data with the use of the Balloon model (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• González-Carvajal S (2021). Cadena de clasificadores bayesianos en tiempo continuo (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Laccourreye P (2021). Explainable machine learning for longitudinal multi-omic microbiome (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Li C (2021). Network intrusion detection for industrial devices using continuous time Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Maiza I (2021). Detección de anomalías en fundiciones industriales de hornos de arco eléctrico desarrollando una técnica de clustering de series temporales multivariantes (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Múgica I (2021). Bridge online condition monitoring with linear gaussian Bayesian networks-based dynamic clustering (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Riaño MA (2021). Avances en arboles de decisión y su aplicación para clasificar enfermos críticos de COVID-19 (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Timermans R (2021). Explicación en bases de conocimiento de sistemas de ayuda a la decisión (supervised by J.A. Fernández del Pozo).

2020

• Alderisi S (2020). Machine learning applied to COVID-19 (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Althoff I (2020). Industrial assets downtime estimation using a machine learning model and vibration data (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Angulo LE (2020). Redes bayesianas en R: análisis de los paquetes software disponibles (supervised by B. Mihaljević and C. Bielza).
• Cheng S (2020). Extending the bnclassify R package: Bayesian network classifiers with continuous variables (supervised by B. Mihaljević and P. Larrañaga).
• Gonzalez O (2020). Extensión del paquete bnclassify para clasificadores basados en redes bayesianas (supervised by B. Mihaljević). Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) and Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA).
• Gutiérrez A (2020). Corrección de errores de OCR de Google de documentos en castellano (supervised by B. Mihaljević). Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) and Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA).
• Mazuelos MT (2020). Bayesian network learning with nominal, ordinal and continuous data (supervised by J.A. Fernández del Pozo).
• Nugra H (2020). Machine learning implementations on Neurosuites software (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Pérez-Soloviev V (2020). Optimización de un proceso de una refinería usando algoritmos evolutivos basados en Redes bayesianas gaussianas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2019

• Arlandis J (2019). Generative modeling and calcium imaging (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Bernaola N (2019). Learning interpretable gene regulatory networks via merging Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Fernández C (2019). Estudio y aplicación de métodos basados en interacciones para el aprendizaje automático sobre conjuntos de elementos (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Paniego S (2019).  Visualization and interpretation in large Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Parrales F (2019). Estudio de metodologías de preprocesamiento y clasificación multietiqueta para datos clínicos de pacientes con migraña (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Ramos J (2019).  Aprendizaje automático para flujos de datos (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Zapatero J (2019). Continuous data imputation applied to massive instances (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2018

• Alcón A (2018). Modelos de aprendizaje automático sobre el juego del club Movistar Estudiantes (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Gil-Begue S (2018). Nuevos clasificadores Bayesianos multi-dimensionales. Aplicaciones a la eficiencia energética en la Industria 4.0, confidential (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Puerto-Santana C (2018). Asymmetric linear gaussian hidden Markov models with an application to determine nearings health state (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Rodríguez-González A (2018). Aprendizaje automático aplicado al scouting futbolístico, confidential (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Valero D (2018). Nuevo algoritmo de clasificación multietiqueta con Redes bayesianas. Aplicación a un problema industrial (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Villa-Blanco C (2018). Estudio de la deriva térmica sobre una máquina de medición de alta precisión mediante análisis de regresión multi-respuesta, confidential (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2017

• Llera M (2017).  A novel multi-dimensional regression model based on Gaussian Networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Mesonero J (2017). Arquitectura para detección de anomalías en un proceso de templado laser (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Ogbechie A (2017). Using dynamic Bayesian networks for the automated visual inspection and analysis of an industrial laser process (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Vakaruk S (2017). Redes Bayesianas clasificadoras multidimensionales en tiempo continuo (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2016

• Atienza D (2016). Detección de anomalías durante un proceso de templado láser con un seguimiento espacio-temporal (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Rodriguez-Sanchez F (2016). Multi-view clustering with Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2015

• Anton-Sanchez L (2015). Computación evolutiva de bosques de expansión mínimos con restricción de grado y de rol (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Córdoba-Sánchez I (2015). Fusión de redes Bayesianas Gaussianas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Lujan L (2015). Caracterización y simulación de arborizaciones dentríticas con redes bayesianas incluyendo variables angulares (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Maraver P (2015). Clasificación supervisada de las neuronas de la base de datos NeuroMorpho (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2014

• Benjumeda M (2014). Learning Bayesian networks from data by the incremental compilation of new network polynomials (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Fernandez-Gonzalez P (2014). Contributions to the truncated von mises distribution for the univariate and bivariate case (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Luengo-Sanchez S (2014). Clustering basado en redes bayesianas con predictoras continuas: aplicaciones en neurociencia (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2013

• Mihaljević B (2013).  BayesClass. An R package for learning Bayesian network classifiers. Applications to neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• López-Adeva P (2013). Markov models for the multivariate von Mises distribution (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2012

• Perez J (2012). Replicated spatial point processes in neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2010

• López-Cruz P (2010). Simulación de morfologías dendríticas mediante redes Bayesianas (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2009

• Ibáñez A (2009). Técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la bibliometría (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Abad MA (2009). Minería de datos dependiente del contexto en dispositivos ubicuos (supervised by C. Bielza).