Alejandro Edera
Alejandro Edera
Mi tema de investigación es relacionado con el diseño de algoritmos no supervisados de razonamiento inductivo que aprenden estructuras de Markov networks desde observaciones muestreadas desde una distribución de probabilidad.
Su director de beca es Oscar Bustos, y su codirector es Anibal Mirasso.
Su director académico es Facundo Bromberg, y su codirector es Guillermo Leguizamón.
Publicaciones
(2018). Towards A Comprehensive Picture Of C-to-U RNA Editing Sites In Angiosperm Mitochondria (under review).
Plant Molecular Biology.
(2016). Aprendizaje de redes de Markov basado en independencias específicas del contexto: formalización y aplicación a datos espaciales.
Doctorado en Ciencias de la Computación, Universidad Nacional de San Luis. 
(2014). The IBMAP approach for Markov network structure learning.
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 72(3), 197--223.
(2014). The Grow-Shrink strategy for learning Markov network structures constrained by context-specific independences.
14th edition of the Ibero-American Conference on Artificial Intelligence.
(2014). Learning Markov networks networks with context-specific independences..
International Journal on Artificial Intelligence Tools. 23(06),
(2013). Learning Markov networks with context-specific independences.
IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI).
(2011). Aprendizaje de independencias específicas del contexto en Markov random fields.
XVII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación.
(2011). Independence-based MAP for Markov networks structure discovery.
23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI).