Introducción al Aprendizaje Automático (2 ECTS)
- Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Función de pérdida (Loss function), estrategias de validación (leaving-one-out, cross-validation).
- k-NN, Parzen Windows, KD-Trees, …
- Clustering paramétrico y no parámetrico: K-means, GMM …
- Modelos conexionistas: redes neuronales
- Deep Learning: RBM, Auto-encoders, DBN/DNN
- Learning from Data Streams