| Mestrado Universitario en Enxeñaría Industrial (plan 2018) |
 Asignaturas |
| Introducción al Aprendizaje Automático |
| Contenidos |
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| Datos Identificativos | 2019/20 | |||||||||||||
| Asignatura | Introducción al Aprendizaje Automático | Código | 730497240 | |||||||||||
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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 de regresión para modelado y predicción | Introducción Modelos principales |
| Métodos para el procesado de datos | Preparación de los datos Reducción de dimensionalidad |
| Metodología experimental y análisis de resultados | Métricas para la evaluación de modelos Métodos para estimación del error Métodos gráficos para la comparación de resultados |
| Optimización y búsqueda | Técnicas heurísticas y metaheurísticas Algoritmos evolutivos |
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