En el ámbito de la investigación en Ingeniería, es muy frecuente estar delante de un problema que puede ser vista desde el prisma de un problema de regresión y clasificación y, a menudo, se necesitan modelos complejos para poder resolver el problema que presenta una alta no linealidad. Por ello, es necesario introducir los modelos de aprendizaje automático desde sus dos vertientes supervisado y no supervisado, para poder dotar al alumnado de este curso de la capacidad de construcción y desarrollo de un modelo de Machine Learning.

METODOLOGÍA:

El curso se realizará preferiblemente presencial, apoyándose en herramientas software Matlab.

PLANIFICACIÓN:

Día 2 (4 horas): Martes 24 de Mayo – 16:00 – 20:00 horas
Modelos No Supervisados. Dentro de la tipología de modelos de ML, los modelos no supervisados son los primeros que se deben abordar en los primeros análisis para poder determinar estructuras, patrones, etc… Así, se abordarán los tres modelos más clásicos dentro de este prisma.

Inscripciones: https://forms.gle/DXYLbvKAtMgZUJYu5