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Advanced Machine Learning28271

Centre
Faculty of Informatics
Degree
Grado en Inteligencia Artficial
Academic course
2023/24
Academic year
3
No. of credits
6
Languages
Spanish
Basque
Code
28271

TeachingToggle Navigation

Distribution of hours by type of teaching
Study typeHours of face-to-face teachingHours of non classroom-based work by the student
Lecture-based4060
Applied laboratory-based groups2030

Teaching guideToggle Navigation

Description and Contextualization of the SubjectToggle Navigation

dsfgdfg

Skills/Learning outcomes of the subjectToggle Navigation

Resultados del aprendizaje:

- Conocer las bases teórico-prácticas en las que se sustenta el aprendizaje

automático

Theoretical and practical contentToggle Navigation

1. Fundamentos de Aprendizaje Automático

- PAC learning, VC

- Funciones de pérdida

- Minimización del riesgo empírico/ Minimax del riesgo



2. Métodos basados en kernels

- Modelos lineales para clasificación



3. Clasificación débilmente supervisada

- Clasificación semi-supervisada

- Clasificación positivamente etiquetada

- Clasificación con proporción de etiquetas

- Aprendizaje a partir de multitud de etiquetas (crowd learning)

- Miscelanea: otros problemas débilmente supervisados



4. Clasificación supervisada no-estándar

- Clasificación multi-etiqueta

- Clasificación multi-dimensional

- Clasificación jerárquica

- Clasificación con etiquetas estructuradas

MethodologyToggle Navigation

En esta asignatura se utilizan diversas metodologías de enseñanza. Se impartirán clases expositivas en las que el alumno tendrá posibilidad de participar. En dichas clases el docente expondrá los conceptos principales que quiera desarrollar durante el tema y presentará diversos problemas que podrán ser resueltos con los conceptos explicados. Será objetivo del alumnado resolver dichos problemas tanto de manera individual como en grupo con la supervisión del docente.



En las prácticas de ordenador, se seguirá reforzando el aprendizaje basado en problemas. Se presentarán diversos problemas que el estudiante deberá resolver utilizando diferentes algoritmos. Para ello utilizará código ya existente o deberá desarrollar nuevos algoritmos que le permitan encontrar la solución al problema.



Para facilitar y asegurar el aprendizaje del alumnado, se hará un seguimiento tanto de las prácticas de aula como de las de laboratorio. Se proporcionará feed-back en base a criterios de evaluación previamente establecidos, de manera que los y las estudiantes tengan la oportunidad de tomar conciencia de su aprendizaje, así como de las formas de mejorarlo.

Assessment systemsToggle Navigation

  • Continuous Assessment System
  • Final Assessment System
  • Tools and qualification percentages:
    • Written test to be taken (%): 40
    • Realization of Practical Work (exercises, cases or problems) (%): 60

Ordinary Call: Orientations and DisclaimerToggle Navigation

La evaluación de esta asignatura será continua y constará de:



1. Pruebas a lo largo del período formativo: 60% de la nota de la asignatura. Se realizará a través de:

• Trabajos personales para evaluar los conceptos trabajados en el aula.

• Trabajos personales y en grupo para evaluar la resolución de problemas expuestos en el aula y en las prácticas de laboratorio.



2. Prueba escrita en la fecha oficial establecida para la convocatoria de exámenes: 40% de la nota de la asignatura. Consistirá en una prueba escrita sobre la parte de la asignatura no evaluada en la evaluación continua.



La calificación final se obtendrá de la media de las calificaciones previas, pero es necesario sacar un mínimo de 4 sobre 10 en las dos pruebas anteriormente descritas.



El alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final, independientemente de que haya participado o no en el sistema de evaluación continua. Para ello, el alumnado deberá presentar por escrito al profesorado responsable de la asignatura la renuncia a la evaluación continua, para lo que dispondrán de un plazo de 9 semanas a contar desde el comienzo del cuatrimestre, de acuerdo con el calendario académico del centro.



Quienes opten por ser evaluados mediante el sistema de evaluación final, podrán acreditar el logro de los resultados de aprendizaje de la asignatura realizando una prueba escrita en la fecha oficial establecida para la convocatoria de exámenes que valdrá el 100% de la nota.



Tanto en la modalidad de evaluación continua como en la modalidad de evaluación final, si no se presentan a la prueba escrita final, se considerará que han renunciado a la convocatoria y su calificación será de “no presentado/a”.

Extraordinary Call: Orientations and DisclaimerToggle Navigation

En la convocatoria extraordinaria se seguirán los mismos criterios de evaluación que los utilizados en la convocatoria ordinaria.



Los estudiantes que hayan optado por la evaluación continua en la evaluación ordinaria podrán guardar para la convocatoria extraordinaria la nota de las pruebas realizadas a lo largo del periodo formativo. De modo que únicamente deberán realizar una prueba escrita en la fecha oficial establecida para la convocatoria de exámenes extraordinaria que valdrá el 40% de la nota. En esta convocatoria, es también un requisito haber obtenido un mínimo de 4 sobre 10 en cada una de las dos pruebas para aprobar la asignatura.



Quienes opten por ser evaluados mediante el sistema de evaluación final, podrán acreditar el logro de los resultados de aprendizaje de la asignatura realizando una prueba escrita en la fecha oficial establecida para la convocatoria de exámenes que valdrá el 100% de la nota.

Para renunciar a la convocatoria extraordinaria, bastará con no presentarse a la misma

Compulsory materialsToggle Navigation

Ninguno.

BibliographyToggle Navigation

Basic bibliography

XXXX

In-depth bibliography

XXX

GroupsToggle Navigation

01 Teórico (Spanish - Mañana)Show/hide subpages

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01 Applied laboratory-based groups-1 (Spanish - Mañana)Show/hide subpages

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46 Teórico (Basque - Tarde)Show/hide subpages

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46 Applied laboratory-based groups-1 (Basque - Tarde)Show/hide subpages

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