Módulo 3 |
Las técnicas basadas en Aprendizaje Automático (o Machine Learning, en inglés) cada vez son más utilizadas en diferentes contextos y aplicaciones. El reconocimiento de patrones, a partir de técnicas de clasificación, regresión o agrupamiento, en datos estructurados permite obtener conclusiones a partir de ejemplos, ya sea de datos almacenados en los archivos históricos, o a partir de nuevos datos registrados a partir de sensores automáticos o información de clientes. También existen avances relevantes en el análisis de datos no estructurados, tales como textos e imágenes, los que, ya sea de modo independiente, o bien, combinado con análisis de datos estructurados, permite obtener conocimiento que sería muy difícil obtener a partir de análisis manual o mediante técnicas clásicas.
Los objetivos del módulo son:
Conocer los fundamentos y modelos de aprendizaje automático.
Utilizar herramientas de análisis de datos.
Aplicar modelos a análisis de datos.
Herramientas de programación para el análisis de datos.
Clasificación, Regresión y Clustering
Algoritmos clásicos de aprendizaje automático
Deep Learning (DCNN y DRNN)
Representación computacional de textos y algoritmos de NLP: análisis de sentimientos, clasificación binaria/multiclase/multietiqueta, atribución de autoría, etc.
Profesores