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clase:ia:saa [2021/06/18 16:30] cesguiro borrado |
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| - | ====== Sistemas de aprendizaje automático ====== | ||
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| - | ===== Temario ===== | ||
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| - | ==== Introducción a Inteligencia Artificial ==== | ||
| - | * Definición | ||
| - | * Tipos de IA | ||
| - | * IA Débil | ||
| - | * IA Fuerte | ||
| - | * Aprendizaje automático (Machine Learning) | ||
| - | * Definición | ||
| - | * Tipos | ||
| - | * ML supervisado/ | ||
| - | * ML por lotes / online | ||
| - | * ML basado en instancias / basado en modelos | ||
| - | * Redes neuronales | ||
| - | * Deep Learning | ||
| - | * Redes Neuronales Profundas | ||
| - | * Redes Neuronales Convolucionales | ||
| - | * Redes Neuronales Recurrentes | ||
| - | |||
| - | ==== Estadística ==== | ||
| - | * Media, mediana, moda, percentiles y cuartiles | ||
| - | * Varianza, desviación típica y covarianza | ||
| - | * Correlación | ||
| - | * Distribuciones | ||
| - | * ... | ||
| - | |||
| - | ==== Análisis exploratorio de datos (EDA) ==== | ||
| - | * Formato datos | ||
| - | * Datos nulos | ||
| - | * Datos no normalizados | ||
| - | * Análisis de la normalidad | ||
| - | * Codificación one-hot | ||
| - | * División datos | ||
| - | * Test | ||
| - | * Entrenamiento | ||
| - | * Validación | ||
| - | * Validación cruzada | ||
| - | * Métricas | ||
| - | * MAE | ||
| - | * MSE | ||
| - | * RMSE | ||
| - | * ... | ||
| - | |||
| - | ==== ML supervisado ==== | ||
| - | * Regresión | ||
| - | * Regresión lineal simple | ||
| - | * Regresión lineal múltiple | ||
| - | * Clasificación | ||
| - | * Regresión logística | ||
| - | * KNN (vecinos más cercanos) | ||
| - | * Árboles de decisión | ||
| - | * Random forest | ||
| - | * SVM | ||
| - | |||
| - | ==== ML no supervisado ==== | ||
| - | * K-Means | ||
| - | * Agrupamiento jerárquico | ||
| - | * Reducción de dimensionalidad | ||
| - | * Análisis de componentes principales (PCA) | ||
| - | |||
| - | ==== ML por refuerzo ==== | ||