2.8.10 IS/Aprendizaje de máquina avanzado
Temas:
Electivo
- Definición y ejemplos de una amplia variedad de tareas de aprendizaje de máquina
- Aprendizaje general basado en estadística, estimación de parámetros (máxima probabilidad)
- Programación lógica inductiva (Inductive logic programming ILP)
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje basado en árboles de decisión
- Aprendizaje basado en redes neuronales
- Aprendizaje basado en máquinas de soporte vectorial (Support vector machines SVMs)
- Comité de Máquinas (Emsembles methods)
- Algoritmos del vecino mas próximo
- Aprendizaje y clustering no supervisado
- EM
- K-means
- Mapas auto-organizados
- Aprendizaje semi-supervisado.
- Aprendizaje de modelos gráficos
Ref: Razonamiento Bajo Incertidumbre
- Evaluación del desempeño (tal como cross-validation, area bajo la curva ROC)
- Teoria del aprendizaje.
- El problema del sobreajuste, la maldición de la dimensionalidad.
- Aprendizaje por refuerzo
- Equilibrio Exploración vs. explotación
- Procesos de decisión de Markov
- Iteración por valor e iteración por politica
- Aplicación de algoritmos Machine Learning para Minería de datos.
Ref: Minería de Datos
Objetivos de Aprendizaje:
Elective:
- Explica las diferencias entre los tres estilos de aprendizaje: supervisado, por refuerzo y no supervisado [Familiarizarse]
- Implementa algoritmos simples para el aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo, y aprendizaje no supervisado [Usar]
- Determina cuál de los tres estilos de aprendizaje es el apropiado para el dominio de un problema en particular [Usar]
- Compara y contrasta cada una de las siguientes técnicas, dando ejemplo de cuando una estrategia es la mejor: árboles de decisión, redes neuronales, y redes bayesianas [Evaluar]
- Evalúa el rendimiento de un sistema de aprendizaje simple en un conjunto de datos reales [Evaluar]
- Describe el estado del arte en la teoría del aprendizaje, incluyendo sus logros y limitantes [Familiarizarse]
- Explica el problema del sobreajuste, conjuntamente con técnicas para determinar y manejar el problema [Usar]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM