Formato de presentaciones:

La cátedra propone para la realización de las presentaciones el siguiente formato (estilo para Beamer - LaTEX):
Estilo_TSAM.zip (actualizado 24/10/2007)

Introducción:

Nociones de probabilidad: clase (act. 26/10/2007)

Clasificación estadística: clase (act. 29/10/2007)

• Ejercicio de aplicación: Minicorpus, Readme

Minería de datos: clase (act. 26/10/2007)

Análisis estadístico:

Métodos de proyección: clase (act. 05/11/2007)

• Dimensionality Reduction: A Comparative Review
• An Introduction to Dimensionality Reduction Using Matlab
• Toolbox

Análisis de componentes independientes (ICA) clase (act. 06/11/2007)

Aprendizaje basado en árboles:

Aprendizaje basado en árboles (parte 1): clase (act. 19/11/2007)

Aprendizaje basado en árboles (parte 2): clase (act. 09/11/2007)

• Árboles de redes neuronales autoorganizativas
• Self-organizing neural tree networks
• Redes Neuronales y Árboles de Decisión: Un Enfoque Híbrido
• Aprendizaje Maquinal en Medicina: Diabetes

Aprendizaje clásico:

Redes Neuronales: clase (act. 19/11/2007)

Aprendizaje clásico: clase (act. 16/11/2007)

Aprendizaje basado en núcleos:

Máquinas de vector soporte (fundamentos): clase (act. 23/11/2007)

Máquinas de vector soporte (parte 2): clase (act. 23/11/2007)

Aprendizaje de datos secuenciales:

Redes Neuronales Dinámicas: clase (act. 03/12/2007)

• Libro: Raul Rojas, Neural Networks - A Systematic Introduction. Springer-Verlag
• Redes Hopfield (Hopfield-1982)
• TDNN (Weibel-1989)
• Red de Elman (Elman-1990)

Modelos Ocultos de Markov: clase (act. 03/12/2007)

Técnicas de validación:

Técnicas de validación: clase (act. 26/12/2007)

Evaluación de rendimiento: clase (act. 14/12/2007)

• Statistical Pattern Recognition: A Review
• An introduction to ROC analysis

Aplicaciones:

DNN for system identification: descargar

Phoneme Classification by means of AdaBoost and Auditory Cortical Sparse Representations: descargar

Feature optimization using Linear Discriminant Analysis for phoneme classification: descargar