Domina el aprendizaje automĆ”tico con esta aplicación integral, diseƱada para estudiantes, profesionales y aspirantes a exĆ”menes competitivos. Ofrece un recorrido de aprendizaje estructurado por capĆtulos que abarca conceptos clave, algoritmos y aplicaciones, todo basado en un currĆculo estĆ”ndar de aprendizaje automĆ”tico.
š Contenido:
š Unidad 1: Introducción al aprendizaje automĆ”tico
⢠¿Qué es el aprendizaje automÔtico?
⢠Problemas de aprendizaje bien planteados
⢠Diseño de un sistema de aprendizaje
⢠Perspectivas y problemas del aprendizaje automÔtico
š Unidad 2: Aprendizaje de conceptos y ordenamiento de lo general a lo especĆfico
⢠Aprendizaje de conceptos como búsqueda
⢠Algoritmo FIND-S
⢠Espacio de versiones
⢠Sesgo inductivo
š Unidad 3: Aprendizaje mediante Ć”rboles de decisión
⢠Representación de Ôrboles de decisión
⢠Algoritmo ID3
⢠EntropĆa y ganancia de información
⢠Sobreajuste y poda
š Unidad 4: Redes neuronales artificiales
⢠Algoritmo del perceptrón
⢠Redes multicapa
⢠Retropropagación
⢠Problemas en el diseño de redes
š Unidad 5: Evaluación de hipótesis
⢠Motivación
⢠Estimación de la precisión de las hipótesis
⢠Intervalos de confianza
⢠Comparación del aprendizaje Algoritmos
š Unidad 6: Aprendizaje Bayesiano
⢠Teorema de Bayes
⢠MÔxima Verosimilitud y MAP
⢠Clasificador Bayesiano Ingenuo
⢠Redes de Creencias Bayesianas
š Unidad 7: TeorĆa del Aprendizaje Computacional
⢠Aprendizaje Probablemente Aproximadamente Correcto (PAC)
⢠Complejidad Muestral
⢠Dimensión VC
⢠Modelo de LĆmites de Error
š Unidad 8: Aprendizaje Basado en Instancias
⢠Algoritmo de K-Vecinos MÔs Próximos
⢠Razonamiento Basado en Casos
⢠Regresión Ponderada Localmente
⢠La Maldición de la Dimensionalidad
š Unidad 9: Algoritmos GenĆ©ticos
⢠Búsqueda en el Espacio de Hipótesis
⢠Operadores Genéticos
⢠Funciones de Fitness
⢠Aplicaciones de los Algoritmos Genéticos
š Unidad 10: Aprendizaje de Conjuntos de Reglas
⢠Algoritmos de Cobertura Secuencial
⢠Poda Posterior de Reglas
⢠Aprendizaje de Reglas de Primer Orden
⢠Aprendizaje Uso de Prolog-EBG
š Unidad 11: Aprendizaje AnalĆtico
⢠Aprendizaje Basado en Explicaciones (ABE)
⢠Aprendizaje Inductivo-AnalĆtico
⢠Información Relevante
⢠Operatividad
š Unidad 12: Combinando el Aprendizaje Inductivo y AnalĆtico
⢠Programación Lógica Inductiva (PLI)
⢠Algoritmo FOIL
⢠Combinando Explicación y Observación
⢠Aplicaciones de la PLI
š Unidad 13: Aprendizaje por Refuerzo
⢠La Tarea de Aprendizaje
⢠Aprendizaje Q
⢠Métodos de Diferencias Temporales
⢠Estrategias de Exploración
š CaracterĆsticas Clave:
⢠Temario estructurado con desglose por temas
⢠Incluye libros del temario, preguntas de opción múltiple y cuestionarios para un aprendizaje integral
⢠Función de marcadores para una navegación sencilla y un acceso rÔpido
⢠Admite vista horizontal y horizontal para una mayor usabilidad
⢠Ideal para la preparación de licenciaturas, maestrĆas y exĆ”menes de oposición
⢠Diseño ligero Navegación sencilla.
Tanto si eres principiante como si buscas ampliar tus conocimientos de aprendizaje automÔtico, esta aplicación es tu compañera perfecta para alcanzar el éxito académico y profesional.
š„ Ā”DescĆ”rgala ahora y comienza tu camino hacia el dominio del aprendizaje automĆ”tico!