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Descripción de la Actividad de Formación Continua:

 

Información general:

 
Las técnicas analíticas de Machine Learning se han mostrado especialmente útiles en ámbitos predictivos en diferentes sectores productivos tales como turismo, calzado, industria ¿Cómo se diseñan dichos métodos? ¿Cómo se instancian e interpretan?

Objetivos generales:

 
Adquirir conocimientos y habilidades operativas sobre: Selección de características; Predicción de variables numéricas: Regresión; Predicción de variables categóricas: Clasificación; Patrones.

Programación temporal:

 
El curso se compone de 40 horas, 20 horas presenciales on-line y 20 horas no presenciales con actividades y material dirigido a las prácticas del alumno. 
Las 20 horas presenciales corresponden a 4 sesiones de 5 horas, donde se expondrán fundamentos de la materia por parte del profesorado.
El curso abordará los siguientes temas en las sesiones indicadas:

  • Sesión 1 (on-line presencial): 06/04/2020. Introducción a las técnicas de Machine Learning. A . Rabasa (2,5h), N. Mollá (2,5h)
  • Sesión 2 (on-line). Problemas sencillos: Lecturas, tests y ejercicios A . Rabasa (5h)
  • Sesión 3 (on-line). Intro a WEKA. Videotutoriales y ejercicios. A . Rabasa (5h)
  • Sesión 4 (on-line presencial). 21/04/2020. Intro a R.  A. Pérez (5h)
  • Sesión 5 (on-line). Ejercicio común de R.A. Pérez (2,5h), A . Rabasa (2,5h)
  • Sesión 6 (on-line presencial). 27/04/2020. Control ejerc. Común de R y Weka y enunciado ejercicio específico de R. A. Pérez-T (2,5h), N. Mollá (2,5h)
  • Sesión 7 (on-line). Ejercicio específico de R, dudas y seguimiento. A. Pérez-T (2,5h), N. Mollá (2,5h)
  • Ses.8 (on-line presencial). 04/05/2020. Exposiciones y debate ejercicios específicos de R. A. Pérez-T (1,5h), N. Mollá (1,5h), A. Pérez (1 h), A. Rabasa (1 h) Árboles de clasificación: con variables discretas y mixtas. Algoritmos tipo C4.5. Sistemas de reglas y parametrización de árboles. Matrices de confusión y otras métricas. (Sesiones 1, 2, 5, 6 y 8)

 

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Acceso y admisión:

 
Conocimientos básicos de informática, R y RStudio y Estadística.

 

Sistema de evaluación y fecha de evaluación:

 
Evaluación continua mediante la entrega de trabajos prácticos.

Precio matrícula:

 

  • Ordinaria: 204,80€
  • PAS UMH: 154,80€
  • PDI UMH: 154,80€
  • Alumni UMH: 154,80€
  • Estudiantes UMH: 154,80€

 


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