Los notebooks que forman parte del repositorio contienen las partes prácticas de las clases, tanto de los martes como de los jueves, y ejercicios. En principio, cada notebook de clase tiene asociado una serie de ejercicios.
Las diapositivas están disponibles siguiendo los links que aparecen abajo.
Martes 10 de marzo. Introducción a la materia, aprendizaje automático y probabilidad.
Martes 17 de marzo. Probabilidades bayesianas; funciones de probabilidad; uso del teorema de Bayes.
Jueves 2 de abril. Distribución normal y multinormal. Teorema Central del Límite.
Martes 7 de abril. Modelos lineales. Regresión lineal y polinomial. Estimadores de máxima verosimilitud.
Martes 14 de abril. Sobreajuste. Validación cruzada (K-fold, Leave One Out CV). Regularización (Ridge, Lasso).
Jueves 16 de abril. Algunos detalles sobre cuadrados minimos, BGD y SGD.
Martes 21 de abril. Visión bayesiana de la regresión con modelos lineales. Comparación de modelos. Clasificación: conceptos generales y funciones discriminativas. Discriminante lineal de Fischer. Perceptrón.
Videos de las clases virtuales
Martes 17 de marzo.
Primera parte (YouTube)
Segunda parte (Google Meet); transcripción del chat
Jueves 19 de marzo.
Video;
transcripción del chat
Jueves 26 de marzo.
Video;
transcripción del chat
Jueves 2 de abril.
Video;
transcripción del chat
Martes 7 de abril.
Video;
transcripción del chat
Martes 14 de abril.
Video;
transcripción del chat
Jueves 16 de abril.
Video;
transcripción del chat
Martes 21 de abril.
Video;
transcripción del chat
Jueves 23 de abril.
Consulta con Manu. Video; chat
Consulta con Nacho. Video; chat
Consulta con Rodrigo. Video; chat