Materia

Contenido de XSL

Estadística y Matemática para PLN

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Descripción y contextualización de la asignatura

Introducci¿ conceptos b¿cos de la estad¿ica procesamiento del lenguaje natural. Se trabajar¿aspectos inferenciales incluyendo los test estad¿icos m¿habituales, as¿omo la estimaci¿or intervalos. Por otra parte se introducir¿conceptos b¿cos de funciones y ¿ebra 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

Resultados del aprendizaje de la asignatura

Plantear las hip¿is correctas seg¿n los objetivos y caracter¿icas de los datos para la realizaci¿e test estad¿icos.

Interpretar los resultados de un test estad¿ico y complementarlo con la estimaci¿or intervalos.

Conocer la definici¿e una funciones. Conocer el concepto de derivada. Realizar c¿ulos b¿cos del ¿ebra lineal.

Aprender a utilizar software espec¿co para la realizaci¿e c¿ulos relacionados con tareas del procesamiento de lenguaje natural.

Temario

1. Introducci¿ los test de hip¿is: test de independencia, test de Mc Nemar

2. Funci¿eal. Concepto de derivada

3. C¿ulo 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

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