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Razonamiento Asistido por Computador

De Master

(Diferencias entre revisiones)
(Contenido)
(Contenido)
 
Línea 14: Línea 14:
olvidar el necesario fundamento teórico de las distintas técnicas introducidas.
olvidar el necesario fundamento teórico de las distintas técnicas introducidas.
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* Introducción al lenguaje python
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* Algoritmos básicos de aprendizaje automático y el sistema scikit-learn
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* Algoritmos básicos de aprendizaje automático
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* El sistema scikit-learn
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* Aprendizaje de árboles, reglas de clasificación y reglas de asociación
* Aprendizaje de árboles, reglas de clasificación y reglas de asociación
* Modelos de regresión
* Modelos de regresión
Línea 24: Línea 22:
* Evaluación de modelos
* Evaluación de modelos
* Ensemble learning
* Ensemble learning
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== [http://www.us.es/estudios/master/master_M095/asignatura_50950011 Programa de la asignatura] ==
== [http://www.us.es/estudios/master/master_M095/asignatura_50950011 Programa de la asignatura] ==
== [http://www.cs.us.es/cursos/ram/ Página Web] ==
== [http://www.cs.us.es/cursos/ram/ Página Web] ==

última version al 00:39 21 jul 2017

Contenido

Esta asignatura pretende ser una continuación de la asignatura del primer cuatrimestre "Aprendizaje Automático", abordando con mayor profundidad algunas de las cuestiones ya vistas e introduciendo nuevos temas, aportando un enfoque práctico, pero sin olvidar el necesario fundamento teórico de las distintas técnicas introducidas.

  • Algoritmos básicos de aprendizaje automático y el sistema scikit-learn
  • Aprendizaje de árboles, reglas de clasificación y reglas de asociación
  • Modelos de regresión
  • Modelos probabilísticos
  • Modelos líneales y redes neuronales
  • Aprendizaje de modelos no paramétricos
  • Evaluación de modelos
  • Ensemble learning

Programa de la asignatura

Página Web