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Estabilidad en Machine Learning a través de sus algoritmos 

Objetivos 

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

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

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

  4. Estudiar los detalles detrás de algunos algoritmos estocásticos en Machine Learning.

  5. 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 

  1. Principios de redes neuronales 

  • Perceptrón lineal

  • Justificación teórica del Perceptrón

  • Regularización del perceptrón

  • Algoritmo del gradiente

  • Redes neuronales en general

  • Forecasting vía redes neuronales

 

  2.  Support Vector Machines​

  • Definiciones básicas y complementos de probabilidad

  • Comparación con el Perceptrón 

  • Estabilidad en SVM

 

  3.  Árboles de decisión ​

  • Algoritmos básicos

  • Entropía y su relación con la teoría de la información.

  • Estabilidad de los árboles de decisión

 

  4.  Boosting​

  • Boosting conjuntista 

  • Boosting estocástico

  • Composición de algoritmos lineales

  • Estabilidad de Boosting

 

  5.  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

 

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

  • Urnas de Polya 

  • Principios de Martingalas 

  • Funciones de Lyapunov

  • Aproximación estocástica 

Contacto

CDMX, México.

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