| Títol variant: |
Unsupervised Learning |
| Títol variant: |
Aprendizaje No Supervisado |
| Data: |
2023-24 |
| Resum: |
La necessitat de processar gran quantitat de dades amb moltes variables de naturalesa diversa, tot i reduint la informació que no sigui rellevant i descobrint patrons d'associació entre variables i/o casos, han ocasionat el desenvolupament d'un gran nombre de procediments que se situen en l'escenari multivariant. En Aprenentatge No Supervisat es tracten els mètodes que són més apropiats per a descriure, explorar i modelitzar dades vectorials. L'assignatura es planteja com un primer contacte de l'estudiant amb el món de l' anomenat "aprenentatge estadístic" ("statistical learning"), per tal que comprengui la potència i aplicabilitat, i alhora les limitacions, dels mètodes, alguns dels quals es basen en idees heurístiques força intuïtives. La majoria dels mètodes treballats al curs són de tipus no-supervisat, és a dir, no es disposa d'un conjunt de casos amb respostes conegudes que permetin avaluar el mètode. L'enfocament de l'assignatura és eminentment aplicat pel que fa al treball amb dades usant el potencial del programari lliure R, acompanyat del rigor i generalitat adequats en la definició del models teòrics i els corresponents mètodes d'anàlisi i validació de resultats. |
| Resum: |
The need to process a large amount of data with many variables of a diverse nature, while reducing information that is not relevant and discovering patterns of association between variables and/or cases, have led to the development of a large number of procedures that are us they place in the multivariate scenario. Unsupervised Learning deals with the methods that are closest to describing, exploring and modeling vector data. The subject is designed as the student's first contact with the world of so-called "statistical learning", so that he understands the power and applicability, and at the same time the limitations, of the methods, some of the which are based on rather intuitive heuristic ideas. Most of the methods worked on in the course are unsupervised, that is to say, there is no set of cases with known answers that allow the method to be evaluated. The approach of the subject is eminently applied in terms of working with data using the potential of the free software R, accompanied by the appropriate rigor and generality in the definition of theoretical models and the corresponding methods of analysis and validation of the results. |
| Resum: |
La necesidad de procesar gran cantidad de datos con muchas variables de naturaleza diversa, aunque reduciendo la información que no sea relevante y descubriendo patrones de asociación entre variables y/o casos, han ocasionado el desarrollo de un gran número de procedimientos que se sitúan en el escenario multivariante. En Aprendizaje No Supervisado se tratan los métodos más apropiados para describir, explorar y modelizar datos vectoriales. La asignatura se plantea como un primer contacto del estudiante con el mundo del llamado "aprendizaje estadístico" ("statistical learning"), para que comprenda la potencia y aplicabilidad, y al mismo tiempo las limitaciones, de los métodos, algunos de los que se basan en ideas heurísticas bastante intuitivas. La mayoría de los métodos trabajados en el curso son de tipo no supervisado, es decir, no se dispone de un conjunto de casos con respuestas conocidas que permitan evaluar el método. El enfoque de la asignatura es eminentemente aplicado en lo que se refiere al trabajo con datos usando el potencial del software libre R, acompañado del rigor y generalidad adecuados en la definición de los modelos teóricos y los correspondientes métodos de análisis y validación de resultados. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Llengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulació: |
Estadística Aplicada [2503852] |
| Pla d'estudis: |
Grau en Estadística Aplicada [1424] ; Grau en Estadística Aplicada i Grau en Sociologia [1440] |
| Document: |
Objecte d'aprenentatge |
visitant ::
identificació
