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4.6. Fundamentos Matemáticos de la Ciencia de Datos (FDS)
Esta área proporciona los fundamentos matemáticos formales para extraer conocimiento de datos de ingeniería, combinando teoría de la información, optimización y aprendizaje estadístico relevante para sistemas de sensores, comunicación e ingeniería basada en datos.
| Área de Conocimiento (KA) | Core Tier1 | Core Tier2 |
 4.6.1 Teoría de la Información y Entropía | Electivo | |
4.6.1. FDS/Teoría de la Información y Entropía ↑ Volver arriba
Cuantificación de la información, redundancia e incertidumbre en señales y sistemas de comunicación de ingeniería.
Temas:
Core
- Entropía de Shannon e información mutua para fuentes de datos de ingeniería
- Divergencia de Kullback-Leibler y entropía relativa en comparación de modelos de ingeniería
- Capacidad de canal y el teorema de Shannon-Hartley para sistemas de comunicación en ingeniería
- Límites de compresión sin pérdida y codificación de Huffman para datos de ingeniería
Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:
- Calcular la entropía de distribuciones de probabilidad discretas que representan salidas de sensores de ingeniería [Usar]
- Minimizar la función de pérdida de entropía cruzada como objetivo de diseño en tareas de clasificación de sensores [Evaluar]
- Explicar el concepto de capacidad de canal y su importancia en el diseño de sistemas de comunicación de ingeniería [Familiarizarse]
- Aplicar medidas de teoría de la información para evaluar la calidad de flujos de datos de ingeniería [Usar]