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2021 Introducción al Machine Learning
Course information
INTRODUCCIÓN A PYTHON, NUMPY Y OTRAS HERRAMIENTAS
Introdución para los laboratorios de Machine Learning
U1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Introducción al Machine Learning
Modelos básicos de aprendizaje
Modelos de clasificación empleando funciones de densidad Gausianas
Laboratorio 1 - Parte 1 Regresión polinomial múltiple
Laboratorio 1 - Parte 2. Regresión logística
U2. MODELOS NO PARÁMETRICOS
Modelos no parámetricos
Laboratorio 2 - Parte 1. KNN para un problema de clasificación
Laboratorio 2 - Parte 2. KNN para un problema de regresión
U3. COMPLEJIDAD DE MODELOS Y VALIDACIÓN
Métricas de evaluación
Complejidad de modelos
Sobreajuste y Regularización
U4. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
Modelos de Mezcla de Funciones Gausianas
Clustering
Laboratorio 3 - Parte 1. Comparación de metodos de clusterización
U5. MODELOS DE ÁRBOLES Y ENSAMBLES
Árboles de decisión
Boosting
Laboratorio 3 - Parte 2. Comparación de metodos basados en árboles
U6. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Redes Neuronales Artificiales
Mapas Auto-Organizables
Redes Neuronales Recurrentes
Laboratorio 4 - Parte 1. Redes neuronales - perceptrón multicapa
Laboratorio 4 - Parte 2. Regularización de modelos.
U7. MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE
Máquinas de Vectores de Soporte
One vs all (one vs the rest)
Laboratorio 5 - Parte 1. Redes recurrentes
Laboratorio 5 - Parte 2. Máquinas de Vectores de Soporte
U8. SELECCIÓN EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS
Selección de Características
LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
Reducción de dimensión: Análisis de Componentes Principales
Reducción de dimensión: Análisis Discriminante de Fisher
Laboratorio 6 - Parte 1: Reducción de dimensión y Selección de características
Laboratorio 6 - Parte 2: Reducción de dimensión PCA y LDA
A1. SESIONES EXTRA DE LABORATORIO
Preprocesamiento e Ingeniería de características
Despliegue de modelos en ambientes productivos
.md
.pdf
U6. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
U6. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
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