Tópicos Avanzados en Ciencia de Datos - Machine Learning¶
Docente: Fabio Martinez
Repositorio del curso: https://gitlab.com/bivl2ab/academico/cursos-uis/la-conga-machinelearning/la-conga-machinelearning-student
Colaboratory (Google)¶
Vamos a utilizar la plataforma de google para editar, compartir y correr notebooks: Colaboratory
- Necesitas una cuenta de gmail y luego entras a drive
- Colaboratory es un entorno de notebook de Jupyter gratuito que no requiere configuración y se ejecuta completamente en la nube.
- Usaremos parte de la infraestructura de computo de google... gratis! (máximo procesos de 8 horas)
- Con Colaboratory, puedes escribir y ejecutar código, guardar y compartir análisis, y acceder a recursos informáticos potentes, todo gratis en tu navegador.
- También puedes usar los recursos de computador Local.
Talleres (Problemsets)¶
Los talleres pretenden ser una herramienta practica para afianzar los conocimientos desarrollados durante las clases. En general se presentan como un conjunto de ejercicios que serán desarrollados individualmente por los estudiantes. Cada taller esta escrito como un notebook para la validación automática. Se pueden hacer tantos intentos como se quieran y unicamente la última respuesta será tomada en cuenta. Cada uno de los talleres se desarrollará dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Calendario y plazos¶
SESSION 1 SESSION 2
W01 jul04-jul06 Intro-ML [Pres] Intro ML-class [N1]
W02 jul11-jul13 ML Clas metric [N2] Machine Learning Methods [N3]
W03 jul18-jul20 ML Clas metric [N2] Machine Learning Methods [N3]
W04 jul25-jul27 ML Regression ML Regression
W05 ago01-ago03 DL-intro-Grad DL-intro-forward
W06 ago08-ago10 DL-intro-Back DL-DNN-aplications
W07 ago15-ago17 DL-DNN-aplications DL-DNN-aplications
W08 ago22-ago24 DL-CNN-aplications DL-CNN-aplications
videos de clase¶
Enlace a lista de reproducción en Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGC_ZB9twAHvufenh385oIqPBLiFJWgpe