Materia
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
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EZEIZA RAMOS, NEREA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Lenguajes y Sistemas Informáticos | n.ezeiza@ehu.eus |
| IRIGOYEN GARBIZU, ITZIAR | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | itziar.irigoien@ehu.eus |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| 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
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 10 | 15 | 25 |
| P. Laboratorio | 20 | 30 | 50 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Clases magistrales | 25.0 | 40 % |
| Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas | 50.0 | 40 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Asistencia y Participación | 10.0 % | 10.0 % |
| Examen escrito | 30.0 % | 60.0 % |
| Trabajos Prácticos | 30.0 % | 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 Nemar2. 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 PressG. Strang (2019). Linear Algebra and Learning from Data. Cambridge University Press
A. Trask (2019). Grokking deep learning. Manning Publications Co.