|
Guía DocenteCurso Escola Politécnica Superior |
| Mestrado Universitario en Enxeñaría Industrial (plan 2018) |
 Asignaturas |
| Introdución á Aprendizaxe Automática |
| Contidos |
|
|
| Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
| Asignatura | Introdución á Aprendizaxe Automática | Código | 730497240 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Mestrado Oficial | 2º cuadrimestre |
Segundo | Optativa | 4.5 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Temas | Subtemas |
| Introducción ó aprendizaxe automático | Conceptos preliminares. Tipos de problemas: clasificación, regresión, agrupación, detección de anomalías, etc. Formas de aprendizaxe: supervisadas, non supervisadas, por reforzo, etc. |
| Métodos de clasificación e agrupamento | Introducción Algoritmos de clasificación supervisada Algoritmos de clasificación non supervisada (clustering) |
| Métodos para o procesado de datos | Preparación dos datos Reducción de dimensionalidade |
| Métodos de regresión para modelado e predicción | Introducción Modelos principais Redes de neuronas artificiais |
| Metodoloxía experimental e análise de resultados | Métodos para a estimación do erro Análise de resultados Comparación de modelos |
|
