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Timestamp: 2020-01-25 10:26:01+00:00

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Aprendizaje Automático I | Facultad de Informática de Barcelona
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El objetivo del aprendizaje automático (machine learning en inglés) es el desarrollo de teorías, técnicas y algoritmos que permitan explorar métodos automáticos para inferir modelos a partir de datos (p. ej., para encontrar estructura o regularidades, o hacer predicciones ). Esta inferencia está basada en la observación de datos que representan información incompleta sobre un proceso. El aprendizaje automático es un punto de encuentro de diferentes disciplinas: la estadística multivariante y computacional, la informática, y la optimización, entre otros.
Formular el problema del aprendizaje automático a partir de datos, y conocer los tipos de tareas que se pueden dar.
Competencias relacionadas: CE1, CE9, CG1, CG2,
Organizar el flujo de resolución de un problema del aprendizaje automático, analizando las posibles opciones y eligiendo las más adecuadas al problema.
Competencias relacionadas: CE1, CE9, CT7, CG1, CG2,
Decidir, defender y criticar una solución para un problema de aprendizaje automático, argumentando los puntos fuertes y débiles del acercamiento.
Competencias relacionadas: CE9, CT3, CG2,
Conocer y saber aplicar técnicas lineales para la resolución de problemas de aprendizaje supervisado.
Competencias relacionadas: CE3, CE8, CG2,
Conocer y saber aplicar técnicas de redes neuronales mono y multicapa para la resolución de problemas de aprendizaje supervisado.
Competencias relacionadas: CE8, CE9, CG2,
Conocer y saber aplicar técnicas de máquinas de vectores soporte para la resolución de problemas de aprendizaje supervisado.
Conocer y saber aplicar las técnicas básicas para la resolución de problemas de aprendizaje no supervisado, con énfasis en herramientas de agrupamiento de datos.
Conocer y saber aplicar las técnicas básicas para la resolución de problemas de aprendizaje por refuerzo.
Conocer y saber aplicar técnicas de conjunto para la resolución de problemas de aprendizaje supervisado.
Información general y conceptos básicos. Descripción y planteamiento de los problemas atacados por el aprendizaje automático. Aprendizaje supervisado (regresión y clasificación), no supervisado (clustering) y semi-supervisado (por refuerzo y transductivo). Ejemplos modernos de aplicación.
Aprendizaje automático no supervisado: clustering
Definición y planteamiento del aprendizaje automático no supervisado. Introducción al clustering. Algoritmos probabilísticos: K-means y algoritmo Expectation-Maximization (E-M).
Aprendizaje automático supervisado (I): métodos lineales de regresión
Máxima verosimilitud para regresión. Funciones de error para regresión. Mínimos cuadrados: métodos analíticos (pseudo-inversa y SVD) e iterativos (gradient descent). Noción de regularización. Regresión regularizada L1 y L2: algoritmos ridge regression, LASSO y Elastic Net.
Aprendizaje automático supervisado (II): métodos lineales para clasificación
Máxima verosimilitud para clasificación. Funciones de error para clasificación. Clasificadores generativos Bayesianos: LDA/ QDA/RDA, Naïve Bayes y k-nearest neighbours.
Métodos jerárquicos: árboles de decisión
Construcción general de árboles de decisión. Criterios de split: ganancia en entropía y criterio de Gini. Regularización en árboles de decisión. Árboles CART para regresión y clasificación.
Redes neuronales feed-forward shallow
Redes neuronales feed-forward shallow (de una capa oculta). Funciones de activación. Multilayer perceptron de una capa oculta y RBF (radial basis function network) y sus algoritmos de entrenamiento.
Redes neuronales recurrentes shallow
Redes neuronales recurrentes shallow: redes de Hopfield y sus algoritmos de entrenamiento. Aplicaciones en memorias asociativas y problemas de optimización combinatoria.
Métodos basados en kernels
Introducción al aprendizaje con funciones de kernel. Regresión lineal regularizada kernelizada. Funciones de kernel básicas. Complejidad y generalización: dimensión de Vapnik-Chervonenkis. Máquinas de Vectores Soporte.
Métodos de conjunto (ensemble)
Introducción a los métodos de conjunto (ensemble). Bagging y Random Forests. Boosting. Adaboost y variantes.
Aprendizaje for refuerzo
Descripción del aprendizaje por refuerzo. Procesos de Markov. Ecuaciones de Bellman. Valores y métodos de diferencias temporales. Aprendizaje Q y algoritmo Sarsa. Aplicaciones.
Desarrollo del tema 2 de la asignatura
2 . Aprendizaje automático no supervisado: clustering
Desarrollo del tema 3 de la asignatura
3 . Aprendizaje automático supervisado (I): métodos lineales de regresión
Desarrollo del tema 4 de la asignatura
4 . Aprendizaje automático supervisado (II): métodos lineales para clasificación
Desarrollo del tema 5 de la asignatura
6 . Redes neuronales feed-forward shallow
Desarrollo del tema 7 de la asignatura
Objetivos: 5 1 2
7 . Redes neuronales recurrentes shallow
Desarrollo del tema 8 de la asignatura
8 . Métodos basados en kernels
Desarrollo de los temas 5 y 9 de la asignatura
Objetivos: 1 9
9 . Métodos de conjunto (ensemble)
Desarrollo del tema 10 de la asignatura
Objetivos: 1 8
10 . Aprendizaje for refuerzo
The syllabus is exposed in the theory classes in a very motivated (why it is explained) and motivating (why it is important to know it) complemented with many examples.
The theory classes introduce all the knowledge, techniques, concepts and results necessary to reach a well-founded and insightful level. These concepts are put into practice in the laboratory classes. In these, R code is provided that allows solving certain aspects of a data analysis problem with the technique or techniques corresponding to the current topic of study. This laboratory also serves as a guide for the corresponding part of the term project, developed by the students throughout the course.
There is a graded practical project which works out a real problem to be chosen by the student and which collects and integrates the knowledge and skills of the entire course. The generic competence of effective written communication is also evaluated by means of this practical work.
La asignatura se evalúa mediante un examen parcial, un examen final y un trabajo práctico en el que se ataca un problema real, redactando el correspondiente informe.
Nota Asignatura = 0,4 * Trabajo + 0,6 * max (Final, 1/3 * Parcial + 2/3 * Final)
Para los estudiantes que puedan y quieran concurrir a la reevaluación, la nota de examen de reevaluación sustituirá max (Final, 1/3 * Parcial + 2/3 * Final).

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