Material para las clases de teoría
Aqui podeis encontrar las transparencias utilizadas en clase de teoría y otro material de referenciaTEMA 1: Introducción al aprendizaje. Tipos, aproximaciones, limitaciones.
- Transparencias:
- Transparencias (una por pagina) (formato notas) introduccion al aprendizaje automatico
- Articulos:
- Tom Mitchell "Does Machine Learning Really Work?". AI Magazine Fall 1997. La UPC ya no tiene acceso electronico a esa revista, pero me lo podeis pedir si quereis leerlo.
TEMA 3: Aprendizaje Inductivo
- Introduccion
- Transparencias:
- Transparencias Introduccion al aprendizaje inductivo
- Transparencias:
- Aprendizaje
supervisado
- Transparencias:
- Transparencias del espacio de versiones
- Transparencias del algoritmos inductivos (ID3, K-nn, naive bayes)
- Transparencias de selección de atributos
- Transparencias de ejemplos de uso de algoritmos supervisados
- Transparencias sobre aprendizaje de redes bayesianas , ejemplo de aprendizaje de redes bayesianas
- Programas
- Programa java para ejecutar el espacio de versiones + ejemplo formas + ejemplo cine (basado en http://www.cs.unimaas.nl/~postma/ml/Cea/candidate.html, (en Holandes)) (Versión local en Castellano)
- Programa para crear árboles de decision + ejemplo personas + ejemplo coches (el original se puede encontrar aqui)
- Applet de K nearest neighbour
- Applet de comparacion de algoritmos supervisados
- Articulos:
- Thomas G. Dietterich "Ensemble Methods in Machine Learning". Articulo que explica los fundamentos de la combinacion de clasificadores
- Aprendizaje
no supervisado
- Transparencias:
- Transparencias sobre aprendizaje no supervisado
- Transparencias de ejemplos de uso de aprendizaje no supervisado
- Transparencias:
- Aplicaciones:
Mineria de datos
- Transparencias
- Articulos:
- Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, and Padhraic Smyth, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases (PDF), AI Magazine 17(3): Fall 1996, 37-54
- Enlaces:
TEMA 4: Aprendizaje basado en explicaciones (EBL)
- Transparencias:
- Enlaces
TEMA 5: Aprendizaje Por refuerzo
- Transparencias:
- Introduccion al aprendizaje por refuerzo
- Ejemplo PACMAN: transparencias, explicación
- Enlaces