[es] El reciente aumento de la cantidad de datos disponibles ha dado lugar a una nueva y prometedora era del aprendizaje máquina. Los éxitos en este campo se están sucediendo a un ritmo cada vez mayor gracias a la capacidad de algunos algoritmos de aprovechar inmensas cantidades de datos para producir predicciones difíciles y muy certeras. Sin embargo, muchos de los algoritmos hasta ahora disponibles para los científicos de datos han perdido su efectividad en este nuevo escenario debido a las complicaciones asociadas al aprendizaje a gran escala. Trabajar con grandes conjuntos de datos conlleva problemas logísticos, limita la complejidad computacional y espacial de los algoritmos utilizados, favorece los métodos con pocos o ningún hiperparámetro a configurar y muestra complicaciones específicas que dificultan el aprendizaje. Esta tesis se centra en la escalabilidad de los algoritmos de aprendizaje máquina, es decir, en su capacidad de mantener su efectividad a medida que la escala del conjunto de datos aumenta. Ponemos el foco en problemas cuyas soluciones actuales tienen problemas al aumentar la escala. Por tanto, obviando la clasificación y la regresión, nos centramos en la selección de características, detección de anomalías, construcción de grafos y en el aprendizaje máquina explicable. Analizamos cuatro estrategias diferentes para obtener algoritmos escalables. En primer lugar, exploramos la computación distribuida, que es utilizada en todos los algoritmos presentados. Además de esta técnica, también examinamos el uso de modelos aproximados para acelerar los cálculos, el dise~no de modelos que aprovechan una particularidad de los datos de entrada para simplificar el entrenamiento y la potenciación de modelos simples para adecuarlos al aprendizaje a gran escala. Hemos implementado cuatro nuevos algoritmos y seis versiones de algoritmos existentes que tratan los problemas mencionados y para cada uno de ellos detallamos resultados experimentales que muestran tanto su validez en comparación con los métodos previamente disponibles como su capacidad para escalar a grandes conjuntos de datos. Todos los algoritmos presentados han sido puestos a disposición del lector para su descarga y se han difundido mediante publicaciones en revistas científicas para facilitar que tanto investigadores como científicos de datos puedan conocerlos y utilizarlos.

[gl] O recente aumento na cantidade de datos dispo~nibles deu lugar a unha nova e prometedora era no aprendizaxe máquina. Os éxitos neste eido estanse a suceder a un ritmo cada vez maior gracias a capacidade dalgúns algoritmos de aproveitar inmensas cantidades de datos para producir prediccións difíciles e moi acertadas. Non obstante, moitos dos algoritmos ata agora dispo~nibles para os científicos de datos perderon a súa efectividade neste novo escenario por mor das complicacións asociadas ao aprendizaxe a grande escala. Traballar con grandes conxuntos de datos leva consigo problemas loxísticos, limita a complexidade computacional e espacial dos algoritmos empregados, favorece os métodos con poucos ou ningún hiperparámetro a configurar e ten complicacións específicas que dificultan o aprendizaxe. Esta tese céntrase na escalabilidade dos algoritmos de aprendizaxe máquina, é dicir, na súa capacidade de manter a súa efectividade a medida que a escala do conxunto de datos aumenta. Tratamos problemas para os que as solucións dispoñibles teñen problemas cando crece a escala. Polo tanto, deixando no canto a clasificación e a regresión, centrámonos na selección de características, detección de anomalías, construcción de grafos e no aprendizaxe máquina explicable. Analizamos catro estratexias diferentes para obter algoritmos escalables. En primeiro lugar, exploramos a computación distribuída, que empregamos en tódolos algoritmos presentados. Ademáis desta técnica, tamén examinamos o uso de modelos aproximados para acelerar os cálculos, o deseño de modelos que aproveitan unha particularidade dos datos de entrada para simplificar o adestramento e a potenciación de modelos sinxelos para axeitalos ao aprendizaxe a gran escala. Implementamos catro novos algoritmos e seis versións de algoritmos existentes que tratan os problemas mencionados e para cada un deles expoñemos resultados experimentais que mostran tanto a súa validez en comparación cos métodos previamente dispoñibles como a súa capacidade para escalar a grandes conxuntos de datos. Tódolos algoritmos presentados foron postos a disposición do lector para a súa descarga e difundíronse mediante publicacións en revistas científicas para facilitar que tanto investigadores como científicos de datos poidan coñecelos e empregalos.