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Programa de la asignatura: Temas que forman parte de la asignatura.
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Introducción al aprendizaje automático. Tareas y conceptos básicos
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Métodos básicos para clasificación y regresión: árboles y reglas
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Métodos básicos para clasificación y regresión: k-nearest neighbors
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Metodología: entrenamiento, evaluación, ajuste de hiper-parámetros
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Pre-proceso de datos:
- De instancias (muestreado, filtrado, etc.)
- De atributos (imputación, normalización, etc.)
- Selección de atributos (filter y wrapper)
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Métodos avanzados para clasificación y regresión:
- Ensembles: bagging, boosting, stacking
- Otros: redes de neuronas, máquinas de vectores de soporte
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Clasificación y evaluación con muestras desbalanceadas. Curvas ROC.
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Introducción a técnicas de Big Data: MapReduce y Spark
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UC3M.
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Mur, R. A. (11/04/2019). Programa. Obtenido el 31/10/2020, desde el sitio Web de : http://ocw.uc3m.es/ingenieria-informatica/aprendizaje-automatico-para-el-analisis-de-datos/programa.
