Cronograma

Clase Temas Responsables
1 Introducción: Nociones de Probabilidad y Teoría de Información L. Rufiner
2 Clasificación estadística: aprendizaje supervisado paramétrico, no paramétrico y no supervisado. C. Martínez
3 Análisis estadístico: PCA. L. Di Persia
4 Análisis estadístico: ICA. L. Di Persia
5 Aprendizaje clásico: Redes Neuronales Estáticas, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, K-means, Mixtures of Gaussians, Classifier Ensembles D. Milone
6 Aprendizaje de datos secuenciales: Redes Neuronales Dinámicas L. Rufiner
7 Aprendizaje de datos secuenciales: Modelos Ocultos de Markov D. Milone
8 Aprendizaje basado en árboles L. Rufiner
9 Aprendizaje basado en núcleos: Máquinas de vector soporte G. Schlotthauer
10 Medidas de desempeño y técnicas de validación L. Vignolo
11 Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje profundo. G. Stegmayer / L. Rufiner
12 y 13 Aplicaciones de Aprendizaje Maquinal Milone, Di Persia y Rufiner
14 Trabajos finales: presentación Todos los Alumnos

El cronograma completo con las fechas de los encuentros correspondientes al cursado 2012 se puede descargar de la página de inicio del sitio.

Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License