Cronograma 2018
| Tue, 31/7 | AF | Introducción (I). Técnicas de evaluación de performance. Medidas de desempeño. Conjuntos de entrenamiento y de prueba. Desbalance de clases. Presentación de casos. |
| Thu,02/8 | AF | Introducción (II). Técnicas de evaluación de performance. Medidas de desempeño. Conjuntos de entrenamiento y de prueba. Desbalance de clases. Presentación de casos. |
| Tue,07/8 | AF | Métodos de Clasificación sin métrica - árboles de decisión como ejemplo de clasificador sencillo y potente |
| Thu,9/8 | GC/SM | Presentación de ejemplo de árbol con Python. Presentación P1 (GC-SM) |
| Tue,14/8 | PC | Selección de Características |
| Thu,16/8 | PC | Extracción de características, Kernel PCA |
| Tue,21/8 Thu 23/8 | PC/GC AF | Introducción a Weka - Presentación de guía para propuestas de proyectos propios Reconocimiento Estadístico de Patrones - Estimación MLE, Bayesiana |
| Tue,28/8 | AF | Reconocimiento Estadístico de Patrones - Estimación Bayesiana, Neyman Pearson -ROC |
| Thu,30/8 | AF | Reconocimiento Estadístico de Patrones - Teoría Bayesiana |
| Tue,04/9 | AF | Reconocimiento Estadístico de Patrones - Teoría Bayesiana (Naive Bayes, Ej) |
| Thu,06/9 | GC/SM | Entrega de práctico 1 Presentación P2 - Consultas plan de proyecto. |
| Tue,11/9 | AF | Estimación de densidades no paramétricas Parzen, Vecinos más cercanos |
| Thu,13/9 | AF-GC | Recuperación/Entrega de plan de proyecto. Consultas. |
| Tue,18/9 Thu 20/9 | PM PM | Funciones discriminantes lineales (II) Funciones discriminantes lineales (III) |
| Tue,25/9 | PARCIALES | |
| Thu,27/9 | PARCIALES | |
| Tue,02/10 | Introducción a la optimización. Descripción condiciones: multiplicadores de Lagrange, KKT, descenso por el gradiente. Planteo del problema dual. | |
| Thu,04/10 | PM | Support Vector Machines, caso separable y no separable |
| Tue,9/10 | PM | Redes neuronales multicapa |
| Thu,11/10 | MD | Redes neuronales profundas |
| Tue,16/10 | PM | Aprendizaje no supervisado y agrupamiento (I), EM |
| Thu,18/10 | PM | Aprendizaje no supervisado y agrupamiento (II) |
| Tue,23/10 | PM | Combinación de clasificadores (I) Generalidades. Boosting |
| Thu,25/10 | PM | Combinación de clasificadores bagging Random forest |
| Tue,30/10 | GC/SM | Consulta práctico 3- Presentación avances de proyectos |
| Thu,01/11 | SM | BIG DATA ANALITICS - plataformas |
| Tue,06/11 | ||
| Thu,08/11 | ||
| Tue,13/11 | ||
| Thu,15/11 | Proyectos Consultas. | |
| Tue,20/11 | ||
| Thu,22/11 | PARCIALES | |
| Tue,27/11 | PARCIALES | |
| Thu,29/11 Thu 06/12 | PARCIALES Charla invitada- Dr. Javier Garcia Ortega- Vicerrector Universidad Autónoma Madrid- Biometría. | |
| Sun,09/12 | Entrega de informe final | |
| Thu,13/12 | Defensas del Proyecto final 9.00-12:00 |