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Objetivos

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Perfil de Estudiante

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Temario

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Estabilidad en Machine Learning a través de sus algoritmos

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Objetivos

Clarificar los conceptos fundamentales de Machine Learning en diversos algoritmos tales como overfitting, regularización y costo computacional.

Conocer los detalles de tres célebres y útiles algoritmos (modelos) en Machine Learning: Redes Neuronales, Support Vector Machines y Árboles de Decisión.

Invitar a los alumnos al método de Boosting con un enfoque en sus aplicaciones a Machine Learning así como sus limitaciones.

Estudiar los detalles detrás de algunos algoritmos estocásticos en Machine Learning.Una vez cumplidos los objetivos anteriores buscamos iniciar a los alumnos en las ideas de estabilidad dentro de Machine Learning, lo haremos mediante ejemplos concretos con los algoritmos y meta-algoritmos detallados en el temario.

Temario​

  • Principios de redes neuronales
  • Perceptrón lineal
  • Justificación teórica del Perceptrón
  • Regularización del perceptrón
  • Algoritmo del gradienteRedes neuronales en general
  • Forecasting vía redes neuronales

Support Vector Machines​

  • Definiciones básicas y complementos de probabilidad
  • Comparación con el Perceptrón
  • Estabilidad en SVM

Árboles de decisión ​

  • Algoritmos básicos
  • Entropía y su relación con la teoría de la información.
  • Estabilidad de los árboles de decisión

Boosting​

  • Boosting conjuntista
  • Boosting estocástico
  • Composición de algoritmos lineales
  • Estabilidad de Boosting

Stochastic Gradient Descent

  • Repaso sobre el método del gradiente
  • Método del gradiente estocástico para el perceptrón
  • Gradiente estocástico para SVM
  • Gradiente estocástico para redes neuronales en general

Invitación a los Algoritmos de aproximación estocástica (si el tiempo lo permite)

  • Urnas de Polya
  • Principios de Martingalas
  • Funciones de LyapunovAproximación estocástica

Profesores del curso

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