| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Conocer las distintas técnicas de aprendizaje máquina y aplicarlas correctamente. | A1 A3 A5 A7 A12 A13 A14 A18 A21 A40 A41 A42 A43 |
B1 B3 B4 B5 B6 |
C1 C6 C7 C8 |
| Identificar los problemas en los que las técnicas de Aprendizaje Automático son aplicables. | A1 A8 A12 A13 A14 A21 A25 A28 A41 A42 A43 A44 A45 |
B1 B3 B4 B5 |
C1 C3 C6 C8 |
| Ser capaz de combinar los resultados de distintas técnicas. | A1 A5 A21 A27 A28 A39 A41 A42 A43 A45 |
B1 B2 B3 B6 B7 |
C1 C3 C6 C7 C8 |
| Ser capaz de comparar correctamente los resultados obtenidos con distintas técnicas. | A1 A5 A21 A27 A28 A39 A41 A42 A43 A45 |
B1 B2 B3 B6 B7 |
C1 C3 C6 C7 C8 |
| Aprender y aplicar la metodología de uso de estas técnicas en la resolución de problemas reales. | A1 A5 A7 A12 A13 A14 A21 A27 A28 A39 A41 A42 A45 |
B1 B2 B3 B4 B6 B7 B9 |
C1 C3 C4 C6 C7 C8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Tema 1: Introducción | 1.1. Introducción al Aprendizaje automático 1.2. Introducción al Aprendizaje Inductivo |
| Tema 2: Aprendizaje supervisado |
2.1. Introducción 2.2. Máquinas de soporte vectorial 2.3. Árboles y Reglas de Decisión 2.4. Regresión. Árboles de Regresión 2.5. Aprendizaje Bayesiano 2.6. Aprendizaje basado en Instancias 2.7. Redes de neuronas artificiales |
| Tema 3: Aprendizaje no supervisado | 3.1. Aprendizaje no supervisado: agrupación 3.2. Redes de neuronas no supervisadas |
| Tema 4: Aprendizaje por refuerzo | 4.1. Procesos de Decisión de Markov 4.2. Aprendizaje por Refuerzo |
| Tema 5: Otros conceptos | 5.1. Evaluación y contraste de hipótesis 5.2. Metaclasificadores 5.3. Programación Lógica Inductiva 5.4. Aprendizaje Relacional |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Prácticas de laboratorio | 14 | 42 | 56 |
| Traballos tutelados | 7 | 7 | 14 |
| Sesión maxistral | 20 | 60 | 80 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Prácticas de laboratorio | Resolver un problema práctico mediante el uso de las distintas técnicas que se explicarán en las clases de teoría |
| Traballos tutelados | Redacción, bajo la tutela del profesor, de la memoria en la que se explique la resolución del problema realizado en las prácticas del laboratorio |
| Sesión maxistral | Impartición teórica de la materia de la asignatura |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Traballos tutelados | Resolución de un problema utilizando la metodología y redacción de la memoria. | 20 |
| Sesión maxistral | Preguntas de tipo test sobre los contenidos de teoría y prácticas. | 60 |
| Prácticas de laboratorio | Realización del trabajo práctico y entrega en plazo. | 20 |
| Observacións avaliación | ||
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Para aprobar la asignatura, el alumno deberá sacar una nota mínima en el examen de teoría. |
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| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
D. Borrajo, J. González, P. Isasi (2006). Aprendizaje automático. Sanz y Torres
Basilio Sierra Araujo (2006). Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados. Aspectos prácticos utilizando el software WEKA. Pearson Education
Ethem Alpaydin (2004). Introduction to Machine Learning. MIT Press
David Aha (). Lazy Learning. Kluwer Academics Publishers
T.M. Mitchell (1997). Machine Learning. McGraw Hill
Richard Sutton, Andrew Barto (). Reinforcement Learning. An Introduction. MIT Press
Saso Dzeroski, Nada Lavrac (). Relational Data Mining. Springer
Andrew Webb (2002). Statistical Pattern Recognition. Wiley |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |||||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | ||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | |
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| Materias que continúan o temario | |||||
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| Observacións | |