Descripción:
Desarrollar teorías, técnicas y algoritmos que permitan a un sistema modelar un comportamiento a través de la inferencia inductiva, basada en la observación de datos sobre un proceso o fenómeno sujeto a incertidumbre estadística. Este proceso se realizan considerando los diferentes modelos de aprendizaje automático.
Tipo asignatura
Tercer - Obligatoria
Semestre
Segundo
Curso
2
Créditos
6.00
Profesores Titulares
Profesor/a
Profesores Docentes
Conocimientos previos:
Métodos para el análisis avanzado de los datos y su visualización
Objetivos:
Contenidos:
1. Análisis de la calidad de los datos
2. Aprendizaje supervisado
3. Aprendizaje no supervisado
4. Evaluación de modelos
5. Explicabilidad
6. Aprendizaje por refuerzo
Metodología:
Evaluación:
Criterios evaluación:
Bibliografía básica:
Material complementario: