[en] The recent surge in data available has spawned a new and promising age of machine learning. Success cases of machine learning are arriving at an increasing rate as some algorithms are able to leverage immense amounts of data to produce great complicated predictions. Still, many algorithms in the toolbox of the machine learning practitioner have been render useless in this new scenario due to the complications associated with large-scale learning. Handling large datasets entails logistical problems, limits the computational and spatial complexity of the used algorithms, favours methods with few or no hyperparameters to be con gured and exhibits speci c characteristics that complicate learning. This thesis is centered on the scalability of machine learning algorithms, that is, their capacity to maintain their e ectivity as the scale of the data grows, and how it can be improved. We focus on problems for which the existing solutions struggle when the scale grows. Therefore, we skip classi cation and regression problems and focus on feature selection, anomaly detection, graph construction and explainable machine learning. We analyze four di erent strategies to obtain scalable algorithms. First, we explore distributed computation, which is used in all of the presented algorithms. Besides this technique, we also examine the use of approximate models to speed up computations, the design of new models that take advantage of a characteristic of the input data to simplify training and the enhancement of simple models to enable them to manage large-scale learning. We have implemented four new algorithms and six versions of existing ones that tackle the mentioned problems and for each one we report experimental results that show both their validity in comparison with competing methods and their capacity to scale to large datasets. All the presented algorithms have been made available for download and are being published in journals to enable practitioners and researchers to use them.

[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.