Curso

CS 7641 Machine Learning

• 3 créditos
• Curso fundacional
• Puede cubrir el núcleo de la especialización de Machine Learning
• Puede cubrir el núcleo de la especialización de IA
• Se ofrece en verano

Es el curso insignia de la especialización de Machine Learning y recorre el aprendizaje supervisado, el no supervisado y el de refuerzo, con énfasis en el análisis crítico de los resultados.

Nombre en español

Aprendizaje automático

Qué se estudia

• Árboles de decisión, vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y boosting.
• Optimización aleatoria con ascenso de colina, recocido simulado, algoritmos genéticos y MIMIC.
• Agrupamiento y reducción de dimensionalidad con PCA, ICA y proyecciones aleatorias.
• Procesos de decisión de Markov y aprendizaje por refuerzo.

Cómo se evalúa

Cuatro informes extensos, de unas 8 a 12 páginas cada uno, sobre experimentos propios, más dos exámenes supervisados con Honorlock.

Qué conviene saber antes

Probabilidad, álgebra lineal y Python con NumPy y pandas. Conviene haber cursado antes CS 7646 o CS 6601.

Consejos de estudiantes

• Conviene empezar cada informe el día que se publica, porque la calificación premia el análisis y no el código.
• Los conjuntos de datos pequeños y bien elegidos rinden más, ya que el tiempo se va en experimentar y no en entrenar.
• Las grabaciones de las horas de oficina explican qué espera la rúbrica, de modo que ahorran reescrituras.

Cuándo tomarlo

A mitad del programa y nunca en el primer semestre. Conviene combinarlo con un curso ligero o cursarlo solo.

Lenguajes y herramientas

• Python
• scikit-learn
• NumPy

Cifras aproximadas de reseñas

Son promedios aproximados de reseñas de estudiantes publicadas en OMSCentral y en OMSHub, de manera que cambian de un semestre a otro.