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Subject's code : 28070077
Es un bloque fundamental del curso transversal a los restantes bloques, está centrado en los herramientas matemáticas básicas en machine learning dentro del contexto de la disciplina. Incluye los siguientes contenidos.
En este bloque estudiamos ejemplos de cómo se codifica la información de problemas aplicados concretos mediante vectores númericos de Rn y estudiaremos diversas técnicas matemáticas para reducir y transformar estos vectores con objeto de extraer la mayor información de la manera más eficiente posible. Como guía de este proceso estudiaremos en detalle el método de análisis de componentes principales (PCA), y comentaremos algunas de las técnicas alternaticas actualmente existente. El bloque incluye el estudio e implementación ejemplos concretos en python.
En este bloque se introducen los modelos matemáticos más usuales para la resolución de problemas orientados a datos. Nos centramos principalmente en los modelos de optimización que incluyen algunos de los modelos más usuales en machine learning, como regresión regresión lineal, técnicas de agrupamientos de datos y redes neuronales. Se incluye asimismo la aplicación de estos modelos a sistema dinámicos orientados a datos, técnicas data-driven, que constituye uno de los paradigmas actuales en la modelización de problemas en industria conectada. El bloque incluye el estudio e implementación de ejemplos concretos en python.
