Descripción

Este es un curso introductorio al aprendizaje automatizado (o aprendizaje de máquinas) presentado dentro del marco probabilístico. Se estudiará el proceso general para la generación de modelos basados en aprendizaje automatizado y metodos y algoritmos importantes, abordando tanto aspectos teóricos como prácticos. El temario está organizado de la siguiente manera:

Temario

  1. Clasificador bayesiano ingenuo
  2. Métodos lineales de regresión y clasificación
  3. Selección de modelos
  4. Modelos gráficos probabilísticos
  5. Modelos de variables latentes
  6. Máquinas de vectores de soporte y kernels
  7. Ensambles

Horario:

Mártes 13:00 a 14:30.
Jueve 13:00 a 14:30.

Lugar:

Zoom y Google Classroom

Criterio de evaluación:

  • Proyecto final: 60%
  • Tareas: 40%

    • Profesor:

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