Unidad 2: Aprendizaje Automatizado
En esta última Unidad veremos una introducción al Aprendizaje Automatizado, viendo cuáles son los distintos tipos de modelos de aprendizaje y, particularmente, haciendo especial énfasis en Árboles de Decisión y Redes Neuronales.
Presentaciones:
- Aprendizaje Automatizado
- Árboles de Clasificación
- Aplicación - Árboles de Decisión (+ apunte)
- Redes neuronales artificiales
Prácticas:
- Práctica - Capítulo 4
- Trabajo Práctico (frase.mat)
- Datasets
- Resolución ejercicio 6 - MATLAB, Resolución ejercicio 11 - MATLAB
- Cross validation y ejemplo en scikit-learn - Python (.pdf) (.ipynb)
Bibliografía:
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Mitchel Tom. Machine Learning, McGrawHill, 1997.
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Curso de doctorado "Aprendizaje Automatizado y Data Mining" Grupo de Ingeniería de Sistemas y Automática (Universidad Miguel Hernández).
- Curso de Doctorado "Introducción al Aprendizaje Automatizado" (U.N.R.).