Irakasgaiaren berezko gaitasunak:

1.-Erabakiak hartzen laguntzaren oinarriak ulertzea.

2.-Ziurgabetasun egoeran erabakiak hartzeko dauden estrategia ezberdinak erabiltzea.

3.-Aztertzea erabakiak hartzeko dauden teknika ezberdinak, egoera eta aplikazio anitzetan erabiliz.



Zeharkako gaitasunak:

1.-Ikasbide Autonomoa (Maila handian)

2.-Sormena eta Berritzepena gaitasuna (Maila handian)

0.-Erabakiak Hartzearen Arazoaren Aurkezpen orokorra. Erabili beharreko teknika ezberdinen azalpen arin bat.

1.-Sare Bayesiarrak

1.1.-Metodo Bayesiar Bakuna

1.2.-Grafoaren kontzeptua eta bere erabiliera Sare Bayesiarretan.

1.3.-Inferentzia Sare Bayesiarrekin.

1.4.-Ikasbide Automatikoaren beharra Sare Bayesiarrak eraikitzerako orduan.

2.-Eragin Diagramak eta Erabakitze Zuhaitzak

2.1.-Eragin Diagramen eta Erabakitze Zuhaitzen definizioa.

2.2.-Kostu/Erabilgarritasun Analisia

2.3.-Sentikortasun Azterketa

3.-Ikasbide Automatikoa

3.1.-Garun Sare Gainbegiratuak

3.2.-Garun Sare ez Gainbegiratuak

3.3.-Hobetze algoritmoak eta algoritmo genetikoak

3.4.-NEAT algoritmoa, neuro garapena.

3.5.-Sailkagailuak eta Metasaikagailuak: ID3, Adaboost.

3.6.-Deep Learning, Ikasketa Sakona. Konboluzio sare neuronalak.

Autoencoderrrak, Transformers eta LSTM. Ikasketa Sakonearen tekniken ezaugarri bereizgarrienak: Erregularizazio algoritmoak, Batch normalizazioa, L1, L2, dropout eta aktibazio funtzio bereziak. Sare sakonen ulergarritasun kontzeptua.

Moodle plataformaren bitartez ikasle gida eskuragarri dago xehetasun gehiago.

1.-Irakasgaia osoaren zehar lan bat egingo dugu honako gaiak jorratuko dituena (7.25 puntu):

1.1.-Teknika edo Arte Egoeraren garapena

1.2.-Arazo bera ebazteko algoritmo ezberdinen garapena.

1.3.-Proposatutako eta egindako aukera guztien arteko erkaketa bat egingo da arazo bera ebazterako orduan.

2.-Praktika eta ariketa bildumak. (2.75 puntu)

Ez aurkeztuaren kalifikazioa egokitu zaio irakasgaiaren nota osoaren ehuneko 55'tari dagokion lanen eta praktiken kopurua garaiz entregatu ez duen ikasle orori.

Ebaluaketa era jarraian egingo dugu ikaslearen gidan azaltzen modura. Gida hau Moodlen eskuragarri izango duzue.

Moodle plataformaren bitartez beharrezkoak diren apunteak eskuragarri izango dituzue.

Oinarrizko bibliografia

1.-S. Ríos, C. Bielza, A. Mateos. Fundamentos de los sistemas de ayuda a la decisión. Ra-Ma, 2002.

2.-Francisco Javier Díez Vegas, Teoría probabilista de la decisión en medicina. Informe Técnico CISIAD-07-01 UNED, Madrid 2007.

3.-Francisco Javier, Díez, Introducción a los modelos gráficos probabilistas, Departamento de Inteligencia Artificial, Uned, Octubre de 2007

4.-REDES NEURONALES Y SISTEMAS BORROSOS.

MARTIN DEL BRIO, BONIFACIO / SANZ MOLINA, ALFREDO

2006, ISBN978-84-7897-743-7, RA-MA

Gehiago sakontzeko bibliografia

- Alex Berson and Stephen J. Smith. Data Warehousing, Data Mining & OLAP. McGraw-Hill, 2001
- M.S. Silver. Systems that support decision makers: description and analysis. Wiley, 1991.
- George Marakas. Decision Support Systems. Prentice Hall, 2001.
- Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabilisticas, Enrique Castillo y otros, Universidad de Cantabria.
- Business intelligence: Técnicas de análisis para la toma de decisiones. Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner. McGraw-Hill 2003.

Aldizkariak

Decission Support Systems
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE
International Journal of Neural Systems
IEEE Computational Intelligence Magazine
JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH