Aprendizaje

Curso 08/09 1Q

TEMA1: Introducción al aprendizaje. Tipos, aproximaciones, limitaciones.

• Transparencias:
• Transparencias 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:
    • Introduccion al aprendizaje inductivo
• Aprendizaje supervisado
  • Transparencias:
  • Transparencias del espacio de versiones
  • Transparencias del algoritmos inductivos (ID3, K-nn, naive bayes), ejemplo de árboles de decisión
  • 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
  • Material Adicional:
    • Espacio de versiones: esp-ver.zip -esp-ver-pdf.zip
      • Contenido: esp-vers.ps - Transparencias sobre el espacio de versiones (19 pags)
    • Arboles de inducción: ID3.zip -ID3-pdf.zip
      • Contenido:
        • ID3-explain.ps - Tutorial sobre ID3 (23 pags)
        • ID3-trans.ps - Transparencias resumen sobre ID3 (11 pags)
        • ID3-trans2.ps - Otro conjunto de transparencias resumen sobre ID3 (12 pags)
        • ID3-trans3.ps - Continuacion de las transparencias anteriores (14 pags)
  • 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
    • Apuntes sobre el funcionamiento de COBWEB y ejemplo desarrollado (Postscript, Postscript (2 hojas en una)
  • Material Adicional:
    • Formación de conceptos: nosup.zip -nosup-pdf.zip
      • Contenido: cobweb.ps - Transparencias sobre aprendizaje no supervisado incluyendo COBWEB (15 pags)
• Aplicaciones: Mineria de datos
  • Transparencias
  • Introduccion a la Mineria de datos,
  • Material Adicional:
    • Data mining: KDD.zip -KDD-pdf.zip
      • Contenido:
        • KDD-intro.ps - Articulo breve introduccion al Data Mining (8 pags)
        • KDD-intro2.ps - Tutorial introductorio al Data Mining (29 pags)
    • Transparencias sobre las perspectivas empresariales del KDD
  • 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:
    • KDnuggets
    • ACM SIGKDD
    • Metodologia CRISP-DM

TEMA 4: Aprendizaje basado en explicaciones (EBL)

• Transparencias:
• Introduccion al EBL 
• EBL: Transparencias sobre STRIPS 
• EBL: Transparencias sobre SOAR y Prodigy
• Material Adicional:
  • Aprendizaje basado en explicaciones: EBL.zip -EBL-pdf.zip
    • Contenido:
      • EBG-trans.zip - Transparencias resumen sobre EBG (12 pags)
      • ebg.ps - Otras transparencias resumen sobre EBG (7 pags)
      • ebg2.ps - Continuacion de las transparencias anteriores (19 pags)
      • strips.ps - Algoritmo de STRIPS (1 pag)
• Enlaces
  • Pagina de SOAR
  • Pagina de Prodigy

TEMA 5: Aprendizaje Por refuerzo

• Transparencias:
• Introduccion al aprendizaje por refuerzo 
• Enlaces
  • Reinforcement Learning: A survey
  • Demo simple pero divertida
  • Demo: Robot que se mueve hacia adelante
  • Demo simple de Q-learning
  • Demo de busqueda de caminos
  • Otra demo de Aprendizaje por refuerzo (telefonia movil)
  • Otra demo de resolucion de laberintos
  • Una de alunizajes
  • El gato y el raton