Tarea: Algoritmos para el aprendizaje automático

Entrega y presentación

La entrega será en formato PDF. Leer Entrega y presentación de tareas.

Calificación

La tarea se calificará como apto o no apto.

Actividades

Vídeo introductorio por DotCSV

Mira el vídeo ¿Qué es el Machine Learning?¿Y Deep Learning? Un mapa conceptual y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Qué dos tipos de IA existen?
2. ¿Hay algún ejemplo de IA fuerte en la vida real?
3. ¿Cuál es el término que se usa en inglés para “aprendizaje automático”?
4. ¿Qué 3 paradigmas de aprendizaje automático existen?
5. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
6. ¿Por qué es necesario/útil el deep learning?

Vídeo introductorio por Linkfy

Mira el vídeo ¿Qué es machine learning? Aprendizaje automático y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. A día de hoy, ¿pueden las máquinas hacer una tarea específica mejor que las personas?
2. ¿Cómo aprende el pequeño robot?
3. ¿Qué es un modelo?
4. ¿Cómo se llama en aprendizaje automático agrupar en grupos los datos de muestra?
5. ¿En que se diferencia el aprendizaje supervisado del no supervisado?
6. ¿Qué es el aprendizaje semisupervisado?

Vídeo introductorio por Derivando

Mira el vídeo ¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL? y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Existen hoy en dia máquinas con autoconciencia?
2. ¿Para qué sirven los captchas?

Vídeo sobre regresión lineal por DotCSV

Mira el vídeo Regresión Lineal y Mínimos Cuadrados Ordinarios y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Qué diferencia hay entre el modelo de regresión lineal simple y el modelo de regresión lineal múltiple?
2. ¿Por qué se usan matrices a la hora de programar modelos?
3. ¿Cómo podemos saber que una recta es mejor que otra en el modelo de regresión lineal?
4. ¿Por qué elevamos al cuadrado los errores en el modelo de regresión lineal?
5. ¿Por qué no se usa método de cuadrados ordinarios en inteligencia artificial?

Vídeo sobre regresión lineal por Tensor4Dummies

Mira el vídeo Parte 3.1 - Introducción a la regresión lineal y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Qué simboliza el \(\epsilon\) en la fórumla \(Y = \beta_{0} + \beta_{1} X_{1} + \epsilon\)?
2. ¿Qué determina/simboliza el \(\beta_{1}\) en la fórumla \(Y = \beta_{0} + \beta_{1} X_{1} + \epsilon\)?
3. ¿A través de que método se obtienen los valores de \(\beta_{0}\) y \(\beta_{1}\)?

Vídeo sobre regresión logística por Rafa Gonzalez Gouveia

Mira el vídeo Regresión Logística 📈 En Python 🐍 y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿En qué se diferencia la regresión lineal de la regresión logística?
2. ¿Qué es el BMI?
3. ¿Cuál es la función logística?
4. ¿Qué otro nombre tiene la función logística?
5. ¿Con que algoritmo se optimiza el error en la regresión logística?

Vídeo sobre árboles de decisión por DataScience ForBusiness

Mira el vídeo Algoritmos Machine Learning: Arboles Decision para Data Science y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Por qué decide el árbol de decisión que la mejor variable a usar es el salario de los clientes?
2. ¿Qué es el OverallQual?
3. ¿Cuales son los pros de los árboles de decisión?
4. ¿Cuáles son los contras de los árboles de decisión?

Vídeo sobre SVM por MindMachineTV

Mira el vídeo ¿Cómo funciona SVM? y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

Preguntas sobre el vídeo:

1. ¿Qué significan las siglas en inglés SVM?
2. ¿Es SVM aprendizaje supervisado o no supervisado? ¿Por qué?
3. ¿Cómo explica que se obtiene la recta que separa los dos grupos?
4. ¿Por qué llama hiperplano a la recta?

Vídeo sobre clustering por Tensor4Dummies

Mira el vídeo Parte 4.1 - Introducción al clustering y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

Preguntas sobre el vídeo:

1. ¿Qué es un cluster?
2. ¿Es el clustering aprendizaje supervisado o no supervisado? ¿Por qué?

Vídeo sobre K-Means por Tensor4Dummies

Mira el vídeo Parte 4.2 - k-means y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Es el método de K-Means iterativo?
2. ¿Cómo se calcula el nuevo centroide?

Vídeo sobre distribución gausiana por Dr. Alejandro Macias

Mira el vídeo Campana de Gauss, distribución normal y responde a las siguientes preguntas sobre el mismo:

1. ¿Con qué coincide el eje de simetría de la distribución normal?
2. Coloquialmente ¿qué simboliza la desviación estándar?
3. ¿Qué ejemplo de uso de una distribución normal se menciona en el vídeo?

Es necesario entender que es una distribución gausiana para entender el método de G-means.