Universidad Austral de Chile

INFO343: Minería y aprendizaje con datos

Responsable: Daniel Guerra

Colaboradores: Eliana Scheihing, Matthieu Vernier, Cristian Olivares, Pablo Huijse

Curso obligatorio del Magister en Ingeniería Informática de la UACh. Se recomienda mantener una copia local del material del curso clonando este repositorio. Comunicación oficial y anuncios por el canal de moodle del curso

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Abstract

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Contenidos

• Unidad 1: Introducción a Minería de datos y Aprendizaje de Máquinas

• Unidad 2: Problema I: Datos educativos

• Unidad 3: Problema II: Datos textuales de medios de prensa / Tareas de clasificación

  • Introducción al Tratamiento Automático del Lenguaje Humano: tokenización, stop-words, lematización, stemming, pos-tagging, NER-tagging, vectorización de textos y clasificación de textos básica [TP]
  • Words embedding y Word2Vec [TP]
  • Introducción a Deep Learning para textos

• Unidad 4: Problema III: Datos textuales de medios de prensa / Modelamiento de tópicos

  • Introducción al Modelamiento de tópicos
  • Estimación mediante cálculo variacional
  • Estimación mediante técnicas de muestreo

• Unidad 5: Problema IV: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

  • Fundamentos y aplicaciones de las redes neuronales artificiales
  • Redes neuronales profundas en detalle
  • Introducción a la astroinformática

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Bibliografía

Principal

1. Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman, "The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.)", Springer, 2009
2. Christopher M. Bishop, "Pattern recognition and Machine Learning", Springer, 2009
3. Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, "Deep Learning", MIT Press, 2016

Complementaria

1. Andrew Ng, "Machine Learning Yearning", 2018 1.Bhargav Srinivasa-Desikan, Natural Language Processing and Computational Linguistics: A practical guide to text analysis with Python, Gensim, spaCy and Keras,2018

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Software y librerías

• Unidad5: Python3, Jupyter, Scikit-learn, PyTorch