Machine Learning

Herramienta utilizada

Se realizarán los talleres prácticos con Mahout, la cual es una librería de Machine Learning escrita en Java y optimizada para funcionar sobre Hadoop.

Machine Learning


OBJETIVO

El curso proporciona una amplia introducción al Aprendizaje de Máquinas, Minería de Datos, y el Reconocimiento Estadístico de Patrones. El curso se basará también en numerosos estudios de casos y aplicaciones, de modo que también aprenderás a aplicar los algoritmos de aprendizaje para la construcción de robots inteligentes, comprensión del texto (búsqueda en la Web, anti-spam), bio-informática, audio, extracción de bases de datos y otras áreas.

¿A QUIEN VA DIRIGIDO?

El curso está diseñado para profesionales informáticos (es decir, con grado en informática o equivalente) interesados en reciclarse hacia el ámbito del Big Data. Los típicos roles informáticos a los que se dirige este posgrado son los de desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas. El programa está orientado a crear perfiles mixtos (en Big Data Management y Big Data Analytics), por lo que se requiere formación técnica en bases de datos centralizadas y programación, y conocimientos de estadística básica (equivalente a los alcanzados en cualquier grado de ingeniería).

¿A QUIEN VA DIRIGIDO?

Módulo 1

Introducción al Machine Learning.

Módulo 2

Funcionamiento y Aplicación del Machine Learning.

Módulo 3

Aprendizaje supervisado (algoritmos paramétricos / no paramétricos, support vector machines, kernels, neural networks).

Módulo 4

Aprendizaje no-supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad, sistemas de recomendación, aprendizaje profundo).

Módulo 5

Mejores prácticas en aprendizaje de máquinas (teoría sesgo / varianza, procesos de innovación en el aprendizaje de las máquinas y la inteligencia artificial).

Módulo 6

Refuerzo de aprendizaje.