Bienvenido al campus de la materia. La misma se dictará en el segundo cuatrimestre, en modalidad virtual, de 18:30hs a 21:30hs. A la brevedad encontrarás un video de presentación, y los contenidos de la materia.
A partir de un conjunto de datos es posible obtener información relevante o conocimiento nuevo. Este es el foco de esta materia. ¿Qué tipo de problemas podremos abordar a partir de uno o varios conjuntos de datos?
En esta unidad nos dedicaremos a entender qué contiene el conjunto de datos, así como abordar la preparación del conjunto de datos para poder ser utilizado por los algoritmos con los que se crean los modelos.
Veremos: Introducción de IA, hablaremos y debatiremos acerca de la IA y la Ética, prepararemos nuestro ambiente de trabajo (con Python). Con ello, nos introduciremos en la visualización y pre-procesamiento de los datos.
En esta unidad nos introduciremos al desarrollo de modelos de aprendizaje automático. El primer grupo de algoritmos que analizaremos es el de "Aprendizaje No Supervisado". Analizaremos la selección de características más destacadas, agrupamientos y obtendremos algunas reglas de asociación. Luego analizaremos un segundo grupo de algoritmos: el "Aprendizaje Supervisado". Aquí veremos predicciones de valores numéricos y booleanos. Es decir, podremos predecir un valor futuro, por ejemplo: el valor de una acción, o bien predeciremos un suceso: se dará o no un diagnóstico.,
Modelos de Regresion
Descargar el archivo "Tarea - Modelos de regresion.pdf" que acompaña a
esta tarea, y seguir la consigna propuesta. Entregar un archivo por
grupo antes de la fecha establecida.
Jupyter Notebooks
Descargue estos archivos en su ambiente de trabajo. En la misma carpeta inserte la carpeta "datasets"
TP: Entrega del Informe
Aquí Ud. podrá subir el informe del trabajo. Límite: 26/11/2024 a las 10hs.
Las presentaciones las iniciaremos a las 18:00hs. Les recordamos que esta clase será presencial.
Acá encontrarás información relacionada con Notas de parciales, fechas de recuperatorios.