Materia

Contenido de XSL

Estadística y Matemática para PLN

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Descripción y contextualización de la asignatura

Introducción a conceptos básicos de la estadística Procesamiento del Lenguaje Natural. Se trabajarán aspectos inferenciales incluyendo los test estadísticos más habituales, así como la estimación por intervalos. Por otra parte se introducirán conceptos básicos de funciones y álgebra lineal para tareas del Procesamiento del Lenguaje Natural.

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
EZEIZA RAMOS, NEREAUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado AgregadoDoctoraBilingüeLenguajes y Sistemas Informáticosn.ezeiza@ehu.eus
IRIGOYEN GARBIZU, ITZIARUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado AgregadoDoctoraBilingüeCiencia de la Computación e Inteligencia Artificialitziar.irigoien@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Capacidad de comprender y aplicar los test estadísticos adecuados según los objetivos planteados, dado un conjunto de datos.35.0 %
Capacidad para comprender lenguaje matemático básico.25.0 %
Capacidad de comprender la intuición subyacente en los espacios vectoriales y de realizar cálculos básicos.40.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral101525
P. Ordenador203050

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Clases magistrales25.040 %
Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas50.040 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Asistencia y Participación10.0 % 10.0 %
Examen escrito30.0 % 60.0 %
Trabajos Prácticos30.0 % 60.0 %

Resultados del aprendizaje de la asignatura

Plantear las hipótesis correctas según los objetivos y características de los datos para la realización de test estadísticos.

Interpretar los resultados de un test estadístico y complementarlo con la estimación por intervalos.

Conocer la definición de una funciones. Conocer el concepto de derivada. Realizar cálculos básicos del álgebra lineal.

Aprender a utilizar software específico para la realización de cálculos relacionados con tareas del procesamiento de lenguaje natural.

Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

Final exam to assess the subject.

Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia

Final exam to assess the subject.

Temario

1. Introducción a los test de hipótesis: test de independencia, test de Mc Nemar

2. Función real. Concepto de derivada

3. Cálculo matricial.

Bibliografía

Bibliografía básica

R.H. Baayen (2008). Analyzing Linguistic Data. A Practical Introduction to Statistics using R. Cambridge University Press

G. Strang (2019). Linear Algebra and Learning from Data. Cambridge University Press

A. Trask (2019). Grokking deep learning. Manning Publications Co.