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Aprendizaje automatico II

Descripción del curso

Este curso tiene dos objetivos:

1. Proveer al estudiante con nociones básicas de aprendizaje no supervisado para resolver problemas de agrupamiento, detección de anomalías, sistemas de recomendación y compresión de información.
2. Poner en práctica todo lo aprendido de en este y cursos previos de Machine Learning, teniendo en cuenta el ciclo de vida de aplicaciones de Machine Learning y el despliegue de las mismas.

Programación de sesiones

SESIÓN 01 (4rs):

• Clustering
• Proyecto 1: Aplicar clustering a un caso de elección propia [15%]
• Reducción de dimensionalidad
• Taller 1: Implementación de PCA [10%]

SESIÓN 02 (6hrs):

• Detección de anomalías
• Taller 2: Exploración de algoritmos de detección de anomalías [15%]
• Sistemas de recomendación
• Taller 3: Exploración de algoritmos para sistemas de recomendación [20%]

SESIÓN 03 (4hrs):

• Asesoría en proyecto de clustering
• Trabajo con series de tiempo

SESIÓN 04 (6hrs):

• Taller 4: Demanda de bicicletas públicas [20%]
• Fairness y sesgo algorítmico
• Proyecto 2: Sesgo algorítmico en el proyecto de grado [10%]
• Ciclo de vida de las aplicaciones de Machine Learning

SESIÓN 05 (4hrs):

• Demo: despliegue de un modelo de Machine Learning
• Taller 5: Despliegue de un modelo de machine learning [15%]

La programación puede variar un poco debido a imprevistos.

Criterios de evaluación

Es normal si el procentaje descrito para los proyectos y talleres suma más del 100%, eso significa que pueden recuperarse si quizá no alcanzan a tener un buen desempeño en uno de los talleres. Tanto en los proyectos como en los talleres se tendrá en cuenta la calidad de la solución, dando especial importancia a la claridad del trabajo realizado.

Finalmente, se tendrán bonos adicionales para agregar en cualquier evaluaciónde la siguiente manera:

• Bonos por cada error reportado del material del curso. El proceso es mediante un pull request explicando e intentando solucionar el issue correspondiente. Este bono tendrá un valor de un 2% adicional en la evaluación final del curso.

Entregas

Los talleres tendrán espacio suficiente para resolverse en las sesiones de clase y deben ser resueltos allí. Los proyectos podrán ser entregados hasta 2 semanas después de ser propuestos en clase. Será posible dar plazos especiales para la entrega de talleres y proyectos, estos plazos serán negociables y meritorios, es decir, podrán requerir unos criterios adicionales o representar un porcentaje menor del curso.

Cuadro de honor

Acá se hace mención especial a aquellos estudiantes que sobresalen por su contribución al curso. Esta puede identificarse de varias maneras, por ejemplo:

• Su compromiso a colaborar con los demás compañeros para que el contenido sea dominado por todos.
• Su participación en la mejora constante del curso.