5.33.5.3 Métodos de Aprendizaje No Supervisado (20 horas)

Resultados de la carrera Outcomes: AG-Ci10,AG-Ci11

Temas

1. Algoritmos de clustering (k-means, jerárquico)
2. Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE)
3. Estimación de densidad
4. Aprendizaje de variedades
5. Autoencoders y aprendizaje profundo no supervisado

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

1. Aplicar algoritmos de clustering para exploración de datos [Usar (Usage)]
2. Implementar PCA y otros métodos de reducción de dimensionalidad [Usar (Usage)]
3. Usar estimación de densidad para aprendizaje no supervisado [Usar (Usage)]
4. Analizar técnicas de aprendizaje de variedades [Evaluar (Assessment)]

Bibliografía: [Murphy, 2012,Bishop, 2006]