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40% Problemsets
30% Quizes
30% Data analytics project
- Mathematical optimization and symbolic computing
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Neural Networks
- Regularization and performance evaluation
- Kernel methods
- Ensemble methods
- Learning representations
- Deep learning
Deberás de abordar un problema de analítica de datos, 1) elegir dataset, 2) definir tarea, 3) implementar la analítica de datos. El resultado ha de ser un notebook ejecutable que contenga, preprocesado (latent semantics y/o transformaciones), varios algoritmos de clasificación o regresión, análisis de rendimiento y curvas de aprendizaje.
Hay muchas fuentes de datos y sitios de competiciones de machine learning en internet, entre ellas: kaggle, kdnudgets
Criterios de evaluación: 1) Complejidad de la tarea, 2) Compleción 3) Claridad del notebook
SESSION 1 SESSION 2 || STUDENT DEADLINES CALENDARIO ACADEMICO
W39 Sep26 - Sep30 INTRO 1.MATH ||
W40 Oct 3 - Oct 7 2.LINREG PSETS ||
W41 Oct10 - Oct14 3.LOGREG PSETS ||
W42 Oct17 - Oct21 PROJECT PROJECT || Oct21 PROJECT DATASET
W43 Oct24 - Oct28 PSETS PSETS || Oct28 PSETS 1 2 3
W44 Oct31 - Nov 4 QUIZPREP QUIZ || Nov4 PRIMERA NOTA
W45 Nov 7 - Nov11 4.NEURAL PSETS ||
W46 Nov14 - Nov18 5.REGPE PSETS ||
W47 Nov21 - Nov25 PROJECT PROJECT ||
W48 Nov28 - Dec 2 PROJECT PROJECT || Dec 2 PROJECT TASK
W49 Dec 5 - Dec 9 6.LATSEM PSETS || Dec11 PSETS 4 5 6
W50 Dec12 - Dec16 QUIZPREP QUIZ || Dec16 SEGUNDA NOTA
W02 Ene 9 - Ene13 7.KERNEL PSETS ||
W03 Ene16 - Ene20 8.ENSEMBL PSETS ||
W04 Ene23 - Ene24 9.CNN+RNN PSETS ||
W05 Ene30 - Feb 3 QUIZPREP QUIZ || Ene29 PSETS 7 8 9
W06 Feb 6 - Feb10 || Feb10 PROJECT FINAL
W07 Feb13 - Feb17 || Feb17 NOTA FINAL