
Hans Albert Löbel
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Covid-19 Natural Language Processing Evidence Based Medicine Biomedical Text Classification Public Transport Machine Learning Ver más...Profile
Doctor en Ciencias de la Ingeniería, mención Ciencia de la Computación, de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Su tesis titulada "Un Enfoque de Reconocimiento Visual basado en Modelos Jerarquicos Composicionales Profundos, Eficientes y Compactos y Técnicas de Máximo Margen Estructuralmente Regularizadas", centrada en tópicos avanzados de Aprendizaje de Máquina y Reconocimiento Visual, recibió el premio a la mejor tesis doctoral del año 2016 de la Pontificia Universidad Católica de Chile en el área de Tecnología, Ingeniería y Procesos Productivos. Recibió además su grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Ciencia de la Computación y su título de Ingeniero Civil de Computación, ambos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, en 2009 y 2007 respectivamente.
Desde el año 2016 es Profesor Asistente de los departamentos de Ingeniería de Transporte y Logística y de Ciencia de la Computación. Sus áreas de interés se centran en el desarrollo y aplicación de nuevos métodos de aprendizaje de máquina a problemas relacionados con Smart Cities y Sistemas Inteligentes de Transporte, donde se aproveche el uso de volúmenes masivos de datos de fuentes heterogéneas.
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Title | Year | Doi |
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Classifying Drivers' Behavior in Public Transport using Inertial Measurement Units and Decision Trees | 2018 | |
Explaining subjective perceptions of public spaces as a function of the built environment: A massive data approach | 2019 | https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2018.09.020 |
Automatic document screening of medical literature using word and text embeddings in an active learning setting | 2020 | https://doi.org/10.1007/s11192-020-03648-6 |
Overcoming Catastrophic Forgetting Using Sparse Coding and Meta Learning | 2021 | https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3090672 |
CompactNets: Compact Hierarchical Compositional Networks for Visual Recognition | 2020 | https://doi.org/10.1016/j.cviu.2019.102841 |
A comparative dataset: Bridging COVID-19 and other diseases through epistemonikos and CORD-19 evidence | 2023 | https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109720 |
An automatic methodology to measure drivers' behavior in public transport | 2024 | https://doi.org/10.1080/15472450.2022.2129019 |
Learning to cluster urban areas: two competitive approaches and an empirical validation | 2022 | https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-022-00374-2 |
SpatialCluster: A Python library for urban clustering | 2024 | https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101739 |
Self-Supervised Learning Applied to Variable Star Semi-supervised Classification using LSTM and GRU Networks | 2024 | https://doi.org/10.1109/CLEI64178.2024.10700176 |
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