Mestrado Universitario en Enxeñaría Industrial (plan 2018) |
Asignaturas |
Introducción al Aprendizaje Automático |
Contenidos |
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Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
Asignatura | Introducción al Aprendizaje Automático | Código | 730497240 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Máster Oficial | 2º cuatrimestre |
Segundo | Optativa | 4.5 | ||||||||||
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Tema | Subtema |
Introducción al aprendizaje automático | Conceptos preliminares. Tipos de problemas: clasificación, regresión, clustering, detección de anomalías, etc. Formas de aprendizaje: supervisado, no supervisado, por refuerzo, etc. |
Métodos de clasificación y agrupamiento | Introducción Algoritmos de clasificación supervisada Algoritmos de clasificación no supervisada (clustering) |
Métodos para el procesado de datos | Preparación de los datos Reducción de dimensionalidad |
Métodos de regresión para modelado y predicción | Introducción Modelos principales Redes de neuronas artificiales |
Metodología experimental y análisis de resultados | Métodos para estimación del error Análisis de resultados Comparación de modelos |
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