CB6 Tenir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context de recerca. CB7 Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits i la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis relacionats amb la seva àrea d'estudi CB9 Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons últimes que les sustenten a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats CB10 Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran mesura autodirigida o autònoma CG5 Treballar en equips multidisciplinars, establint aquelles relacions que més poden ajudar a fer sortir potencialitats de cooperacio´ CE1 Programar a un nivell avançat en els llenguatges i llibreries més utilitzades en la ciència de dades CE6 Analitzar un problema de ciència de dades i identificar les tècniques i les eines apropiades per a resoldre'l CE7 Entendre, desenvolupar, modificar i aplicar de manera efectiva mètodes d'aprenentatge automàtic CE8 Quantificar la bondat dels resultats obtinguts mitjançant la tecnologia de la ciència de dades a través de mètriques adequades CE13 Entendre les dades a partir de visualitzacions adequades
1. Introduction and Machine Learning concepts 2. Non-supervised learning. Introduction. k-means. DBScan, Mixtures, PCA, t-SNE, UMAP, Self-organized maps, association rule learning, sequence learning. 3. Supervised learning. Introducton. Linear and logistic regression, k-nearest neighbours, support vector machines, decision tree learning, neural networks, ensemble methods. Algorithm selection. Explainability 4. Cases study
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Anàlisi / estudi de casos 28,00 112,00 0 140,00 Assistència a actes externs 4,00 10,00 0 14,00 Prova d'avaluació 3,00 10,00 0 13,00 Sessió participativa 28,00 30,00 0 58,00 Total 63,00 162,00 0 225
Russell, Stuart J.. (2021). Artificial intelligence : (Fourth edition). Upper Saddle River: Pearson. Catàleg Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani (2014). Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer . Andriy Burkov (2019). The hundred-page machine learning book. Andriy Burkov. Hastie, Trevor. (2009). The Elements of statistical learning : (2nd ed.). New York [etc.]: Springer. Catàleg Murphy, Kevin P.. (2012). Machine learning :. Cambridge, Mass. [etc.]: MIT Press. Catàleg
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Exercices and hands on The evaluation criteria are defined in the statement of each practical exercise. No practical exercise will weigh more than 25% of the final grade. The report of each exercise must be submitted on time. An exercise not delivered on time receives a grade of 0. They are not recoverable. 50 No Exam Exam where the contents worked in the course will be evaluated. Evaluation criteria will be proviced in the exam document. 35 No Hackatlon Participation in a competitive event. Criteria will be provided before the event. 15 No
The final grade of the course will be computed according to the weights of each of the proposed activities. A student must pass each part with a minimum of 4 to compute the average for the final grade. Criteris específics de la nota «No Presentat»:Completion of some of the assessment activities provided in the course gives rise to a grade. Otherwise, a NP grade will be obtained. Avaluació única:To apply for a single assessment of the whole course, a formal request must be made to the Academic Secretary. Students who request a single assessment must take a single exam where the contents of the entire course will be assessed and will have a weight of 100%. This unique exam will have a chance of recovery. Requisits mínims per aprovar:To pass the course, a minimum grade of 5.0 must be obtained
Tutorships will be attended under appointment (to be requested via the Moodle tools or electronic mail).
During the course sessions, the students could ask questions according to the protocol stablied by the professor (raise your hand). The News forum of the course’s Moodle is encouraged as the main via for doubts and questions arisen out of the course session, so as all the students could access to the information. Individual requests will be managed by e-mail.
The recommended bibliography is completed with the material prepared by the professors. As the course progresses you will be able to find different material in Moodle.