Competencias do título |
Código
|
Competencias do título
|
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias do título |
Coñecer e saber aplicar técnicas avanzadas de preprocesado de datos, incluindo as de redución da dimensión ou de tratamiento de valores ausentes |
A24
|
B3 B8 B9
|
C4
|
Coñecer as técnicas máis representativas de aprendizaxe para os problemas clásicos de clasificación, regresión e agrupación, e outros menos clásicos como problemas de ordenación, problemas de unha clase ou multitarea |
A24
|
B3 B8 B9
|
C4
|
Coñecer as técnicas máis representativas e actuais de aprendizaxe non supervisado, semisupervisado e supervisado, con e sen reforzo |
A24
|
B3 B8 B9
|
C4
|
Identificar as técnicas apropiadas de análise de datos segundo o problema |
A25
|
B2 B3 B4 B7 B8 B10
|
C1
|
Manexar as ferramentas e contornas de traballo máis actuais no ámbito da aprendizaxe automática |
A26
|
|
C1
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
1. Técnicas avanzadas de preprocesamento de datos |
1.1. Tratamento de datos sesgados e ausentes
1.2. Métodos de redución da dimensión. |
2. Modelos combinados (Ensemble) |
2.1. Métodos de combinación de modelos: Voting, Bagging, Boosting...
2.2. Bosques Aleatorios |
3. Aprendizaxe por reforzo |
3.1. Baseada en modelos
3.2. Baseada en diferenzas temporais |
4. Aprendizaxe semisupervisada |
4.1. Modelos xenerativos
4.2. Modelos baseados en grafo |
5. Métodos de clasificación dunha clase |
5.1. Baseados en densidade
5.2. Baseados en reconstrución
5.3. Discriminativos |
6. Outras aproximacións |
6.1. Algoritmos de ranking
6.2. Cuantificación
6.3. Aprendizaxe multitarefa |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A24 A25 B2 B3 B4 B8 C1 C4 |
21 |
21 |
42 |
Aprendizaxe colaborativa |
A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B10 C1 C4 |
0 |
21 |
21 |
Traballos tutelados |
A24 A25 A26 B2 B3 B4 B7 B9 B10 C1 |
3 |
24 |
27 |
Prácticas a través de TIC |
A24 A25 A26 B2 B3 B4 B7 B9 B10 C1 |
18 |
18 |
36 |
Proba obxectiva |
A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1 C4 |
2 |
20 |
22 |
|
Atención personalizada |
|
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Impartición teórica da materia da asignatura |
Aprendizaxe colaborativa |
Elaboración durante as horas de ensino non presenciais de traballos individuais e/ou en grupo para profundizar nos conceptos vistos nas sesións maxistrais. Empregaranse técnicas de gamificación. |
Traballos tutelados |
Elaboración, coa supervisión do profesor, dun proxecto no que se apliquen as técnicas aprendidas na asignatura para desenvolver un proxecto de análise de datos con aprendizaxe automática |
Prácticas a través de TIC |
Resolución de problemas prácticos mediante o uso das distintas técnicas que se explicarán nas clases de teoría |
Proba obxectiva |
Proba de avaliación escrita na que o alumno deberá demostrar os coñecementos adquiridos na asignatura |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Traballos tutelados |
Prácticas a través de TIC |
|
Descrición |
Realización do traballo práctico co asesoramiento do profesor. Redacción de documentos de compendio dos resultados na forma de memorias ou artígos, así como a presentación dos resultados có profesor ou en sesións públicas dentro da clase.
|
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias |
Descrición
|
Cualificación
|
Proba obxectiva |
A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1 C4 |
Preguntas sobre os contidos da asignatura (que poden ser de tipo test ou problemas para resolver), baseada nas distintas técnicas avanzadas de aprendizaxe automática e as súas aplicacións. |
40 |
Aprendizaxe colaborativa |
A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B10 C1 C4 |
Traballos en grupo e individuais que poderán facer nas horas de ensino non presencial para profundizar nos contidos da materia |
10 |
Traballos tutelados |
A24 A25 A26 B2 B3 B4 B7 B9 B10 C1 |
Esta parte correspóndese principalmente co traballo autónomo realizado polos alumnos que tomará a forma dun conxunto de proxectos ou traballos. |
35 |
Prácticas a través de TIC |
A24 A25 A26 B2 B3 B4 B7 B9 B10 C1 |
Esta parte corresponderase coa avaliación continua das prácticas. Na avaliación terase en conta a completitude dos traballos realizados durante as horas presencias, así como a sua entrega en tempo e forma. |
15 |
|
Observacións avaliación |
Para superar a materia, o alumno deberá obter unha calificación mínima de 5 sobre 10 no resultado de combinar as calificacións da proba obxectiva, da aprendizaxe colaborativa, dos traballos tutelados e as prácticas de laboratorio. Ademáis, o alumno deberá obter unha nota mínima de 4 sobre 10 puntos na proba obxectiva. Se non obtén esta nota mínima, a nota da materia será a correspondente á nota da proba obxectiva. O traballo entregado deberá ser orixinal do alumno. De acordo ao artigo 14, apartado 4, da normativa, a entrega de traballos non orixinais ou con partes duplicadas (sexa por copias entre compañeiros ou por obtención doutras fontes...) levará unha nota global de SUSPENSO NA CONVOCATORIA ANUAL, tanto para o/a estudante que presente material copiado como a quen o facilitase. Sobre a responsabilidade compartida dos traballos en grupo. Nas actividades que se levan a cabo en grupos, tales como as prácticas, todos os membros do grupo serán responsables solidarios do traballo realizado e entregado, así como das consecuencias que se deriven do incumprimento das normas de autoría do mesmo. Na segunda oportunidade, mantense a nota obtida nas prácticas de laboratorio. Aqueles/as estudantes que teñan que incurrir a esta oportunidade deberán realizar a proba obxectiva cos mesmos criterios de avaliación que na primeira oportunidade. Opcionalmente, con respecto ás prácticas, habilitarase unha entrega adicional para un traballo. A cualificación deste traballo substituirá a nota dos traballos tutelados da primeira oportunidade. A entrega dun novo traballo implica a perda da cualificación anterior independentemente de que esta fora superior. A parte correspondente ás prácticas de laboratorio e de aprendizaxe colaborativa non se poderá recuperar xa que son froito da avaliación continua do traballo durante os créditos da materia. Aqueles alumnos con matrícula a tempo parcial deberán entregar os traballos en data ao igual que os alumnos a tempo completo. É recomendable a súa asistencia ás clases de prácticas. A maiores, as titorias considéranse unha parte importante dentro do desenvolvemento da asignatura. Están orientadas de tal maneira que os/as estudantes teñan e/ou poidan consultar distintas cuestións como: 1. Posibilidades de desenvolvemento profesional 2. Problemas no desenvolvemento das prácticas 3. Maneiras de enfocar/organizar as prácticas 4. Resolución de dubidas sobre as cuestións teóricas
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
Kuncheva L.I. (2014). Combining pattern classifiers: methods and algorithms. John Wiley & Sons
Guyon, I., Gunn, S., Nikravesh, M., & Zadeh, L. A. (Eds.) (2008). Feature extraction: foundations and applications. Springer
Tax, D. (2001). One-class classification: Concept-learning in the absence of counter-examples (Ph.D. thesis). The Netherlands: University of Delft (http://homepage.tudelft.nl/n9d04/thesis.pdf)
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction.. MIT Press
Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised learning. MIT Press |
|
Bibliografía complementaria
|
|
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Aprendizaxe Automática I/614G02019 | Deseño e Análise de Algoritmos/614G02011 | Modelización Estatística de Datos de Alta Dimensión/614G02013 | Fundamentos de Programación II/614G02009 | Fundamentos de Programación I/614G02004 | Inferencia Estatística/614G02007 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
Análise Estatística de Datos con Dependencia/614G02022 |
|
Materias que continúan o temario |
Aprendizaxe Automática a Gran Escala/614G02032 | Métodos Numéricos para Ciencia de Datos/614G02033 | Procesamento de Imaxe, Vídeo e Audio/614G02028 |
|
|