| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Introdución á Aprendizaxe Automática | Código | 730497240 | |||||||||||
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| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Mestrado Oficial | 2º cuadrimestre |
Segundo | Optativa | 4.5 | ||||||||||
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| 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 |
| Metodoloxía experimental e análise de resultados | Métodos para a estimación do erro Análise de resultados Comparación de modelos |
| Métodos de regresión para modelado e predicción | Introducción Modelos principais Redes de neuronas artificiais |