|
Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Subjects |
| Machine Learning III |
| Contents |
|
|
| Identifying Data | 2022/23 | |||||||||||||
| Subject | Machine Learning III | Code | 614G02026 | |||||||||||
| Study programme |
|
|||||||||||||
| Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
| Graduate | 2nd four-month period |
Third | Obligatory | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Topic | Sub-topic |
| 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 |
|
