Aprendizaje automatico

materia de Machine Learning a cargo de Alberto Benavides.

Los temas que se verán en el curso son:

• preliminares
• datos
• estadisticos
• seleccion de caracteres
• no supervisado
• supervisado
• clasificacion
• metricas de desempeño
• diseño de experimentos
• resultados
• articulo (PIA)
• transformaciones

Datasets a explorar

Se usaron 2 datasets para la realización de los ejerccios y tareas del curso

• CO2 Emissions txtdata
• CO2 Emissions Canada
  • data
  • description

Tareas

• Tarea 1

  • Tarea en clase 1

• Tarea 2

  • Nota: Incluye la Tarea en Clase 2

• Tarea 3

  • Nota: Incluye la Tarea en Clase 3

• Tarea 4

  • Nota: Incluye la Tarea en Clase 4

• Tarea 5

  • Nota: Incluye la Tarea en Clase 5

• Tarea 6

  • Nota Importante: A partir de la Tarea 6, la ruta de este archivo readme a la tarea en curso, dirigirá al paper completo (actualizado respecto a la última tarea). Por ejemplo, la tarea 6 dirige al paper completo que contiene la tarea 5, que se enfoca en unsupervised learning, así como la tarea 6, que se enfoca en supervised learning. Si se quisiera ver en particular la tarea 6, dar click aquí. Para las próximas tareas, no se anexará la ruta directa a los notebooks indidivuales, éstos tendrán que ser abiertos desde la carpeta Tareas.

• Tarea 7

  • Nota Importante: Esta tarea pide agregar al artículo toda la parte metodológica de los algoritmos y modelos empleados en el conjunto de datos. Hasta ahora la metodología se ha estado agregando, por lo que no se anexa link de esta tarea.

• Tarea 8

  • Nota Importante: En esta tarea se agregó el marco teórico del artículo (denominado "Abstract" y colocado al inicio del artículo; se agregó en el artículo completo que es "Full_article"), en éste se describieron los resultados de las métricas de desempeño de los algoritmos utilizados para la parte de Aprendizaje Supervisado, para la sección de No Supervisado, solo se describieron los resultados de la clusterización.

• Tarea 9

  • Nota Importante: Para la tarea 9 se actualizo la tarea 6, agregando la parte de Diseño de Experimentos, Además se añadió también en el Artículo Final, tanto en los resultados como en el Abstract.

• Tarea Final

  • Nota: La última tarea consistió en corregir los puntos de feedback compartidos por el maestro, de esta forma se termina el artículo final y se presenta el lunes 22 de Julio antes de la clase. En la tarea 9 se puede visualizar el artículo previo a los cambios del feedback, en este link de la Tarea Final se puede visualizar el artículo ya con los cambios realizados, en su versión final.

• Para ver el artículo completo en PDF acceder a Full_article

• Para ver los archivos LateX originales acceder a LateX_papers y ver los archivos .tex

• Para ver notebooks de python originales acceder a Notebooks y ver los archivos .ipynb