Introducción al Machine Learning
Presentación con una introducción a las técnicas básicas de machine learning: regresión, clasificación, reducción de la dimensionalidad
Introducción al Machine Learning
Curso dirigido a estudiantes de ingenierías de la rama industrial
Ignacio Díaz Blanco, 2023
Resumen
Este curso está orientado a alumnos de Ingenierías de la rama industrial (Eléctrónica y Automática, Eléctrica, Mecánica, Mecatrónica, etc.), ofreciendo una introducción básica al machine learning y al deep learning. El enfoque principal es proporcionar una visión general de las posibilidades que estas tecnologías ofrecen, permitiendo a los participantes profundizar más adelante en técnicas específicas según sus necesidades. El curso toca temas esenciales como la regresión, clasificación y reducción de la dimensionalidad, presentando ejemplos básicos de cada uno de ellos. Además, incorpora pequeñas demostraciones utilizando datos reales de procesos industriales. Este enfoque práctico permite a los estudiantes relacionar directamente los conceptos aprendidos con aplicaciones concretas en su campo de estudio, buscando que los participantes no solo adquieran conocimientos teóricos, sino también habilidades prácticas que pueden aplicar directamente en su futura labor profesional.
Contenidos
Parte 1: Machine Learning clásico (ML)
- Introducción al problema del ML
- Regresión: estimación e identificación de sistemas
- Clasificación
- Reducción de la dimensionalidad
- Aplicaciones: sensores virtuales, detección de anomalías, mapas visuales del proceso, diagnóstico de fallos
- Ejemplos en python / scikit-learn
Parte 2: Deep Learning (DL)
- ¿Qué es el DL?
- Arquitectura básica de una red feedforward profunda
- Backpropagation
- Ventajas del DL sobre ML clásico
- Redes convolucionales
- Redes recurrentes
- Deep autoencoders
- Transfer learning
- Aplicaciones de DL
