Sistemas de Aprendizaje Automático 23 24

Evaluación 2

• UD3 - Redes neuronales y Deep Learning
• UD4 - Casos prácticos de aplicación

• UD5 - Técnicas avanzadas y evaluación del modelo.

• T05 - Obligatoria - Nota - Tarea: Pandas, KNN y Regresión Lineal
• T06 - Obligatoria - Nota - Tarea: Clustering
• T07 - Obligatoria - Nota - Tarea: Redes Neuronales
  • Tutorial: Tensorflow Playground
• T08 - Voluntaria - Apto/No apto - Tarea: Tarea: Introducción a BigML
• T09 - Voluntaria - Apto/No apto - Tarea: Matriz de confusión en BigML

Evaluación 1

• UD1 - Justificación y antecedentes del Aprendizaje Automático
• UD2 - Tipos de algoritmos en relación con el aprendizaje automático
  1. Aprendizaje Supervisado
  2. Aprendizaje No Supervisado
• T01 - Obligatoria - Apto/No apto - Tarea: Aplicación de modelos probabilísticos
• T02 - Obligatoria - Apto/No apto - Tarea: Algoritmos para el aprendizaje automático
• T03 - Obligatoria - Apto/No apto - Tarea: Introducción a Jupyter Notebooks
  • Tutorial: Entornos de desarrollo para Aprendizaje Automático
• T04 - Obligatoria - Nota - Tarea: Álgebra lineal

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