En el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n en Ingenier\u00eda, es muy frecuente estar delante de un problema que puede ser vista desde el prisma de un problema de regresi\u00f3n y clasificaci\u00f3n 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 autom\u00e1tico desde sus dos vertientes supervisado y no supervisado, para poder dotar al alumnado de este curso de la capacidad de construcci\u00f3n y desarrollo de un modelo de Machine Learning.<\/p>\n
METODOLOG\u00cdA:<\/p>\n
El curso se realizar\u00e1 preferiblemente presencial, apoy\u00e1ndose en herramientas software Matlab.<\/p>\n
PLANIFICACI\u00d3N:<\/p>\n
D\u00eda 1 (4 horas): Lunes 23 de Mayo \u2013 16:00 \u2013 20:00 horas
\nIntroducci\u00f3n al Desarrollo de modelos de ML. Se estudiar\u00e1 aquellos conceptos b\u00e1sicos del problema de aprendizaje haciendo hincapi\u00e9 regresi\u00f3n y clasificaci\u00f3n, para poder desarrollar posteriormente un modelo de Machine Learning en lo que tiene que ver con metodolog\u00eda (train-validation-test), funciones de p\u00e9rdida, estrategias y algoritmos de entrenamiento, cross validation y m\u00e9tricas de error.<\/p>\n
Inscripciones: https:\/\/forms.gle\/DXYLbvKAtMgZUJYu5<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"