Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia
Fecha Sesión Duración Temas
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19/nov 01 4h U1. Intro.ML. [TALLER] Script Básico
20/nov 02 3h U1. Reg.Lineal.Logística.
20/nov 03 3h U1. Métricas. [TALLER] Simulación completa dataset real.
26/nov 04 4h U2. Param.vs.NoParam. [TALLER] Knn vs Gaussian. Fronteras.
27/nov 05 3h U2. Complej.Modelos-Metod.Validación.
27/nov 06 3h U2. Regularización. [TALLER] Metodologías de Validación.
03/dic 07 4h U3. CART.Bagging.RF.Voting
04/dic 08 3h U3. SVM.SVR.
04/dic 09 3h U3. Estra.Multiclase.OVA.AVA. [TALLER] comparación de modelos de la semana
10/dic 10 4h U4. Boosting.AdaBoost.GBT.Stacking
11/dic 11 3h U4. Selección.Características.SHAP values.
11/dic 12 3h U4. [TALLER] Aplicación de las técnicas del módulo
25% TALLER 4 y 7
25% TALLER 9 y 13
25% TALLER 15
25% TALLER 18 ó 20
Las entregas del curso (informes, notebooks, etc.) se realizarán en el Drive compartido con cada estudiante.
La fecha límite de entrega para los Talleres 4, 7, y 9 será el 02 de diciembre y para los Talleres 13, 15 y (18 ó 20) será el 16 de diciembre, en ambos casos hasta las 11:59 p.m.
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Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer-Verlag website pdf
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C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag websitepdf
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K. Murphy, Machine Learning A Probabilistic Perspective, MIT Press website
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S. Theodoridis, Machine Learning a Bayesian and optimization Perspective, Academic Press. website 2nd Edition pdf 1st Edition