El rincón del hinjeniero

  La asignatura. La asignatura de Modelos Bayesianos Jerárquicos se imparte en el segundo cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de una asignatura que podría considerarse como una continuación de Modelado Estadístico de Datos. Hay 1 PEC valiendo el 70 % de la asignatura y un examen que vale un 30 %. La práctica consiste en la resolución de 1 problema usando un modelo bayesiano jerárquico. Se puede emplear Python para ello y aparte de enviar el código hay que enviar una memoria. Para la realización del examen se puede llevar el libro de la asignatura subrayado. El examen consta de 10 preguntas tipo test. Valoración personal. La asignatura es interesante pero diría que le sacaría más provecho un matemático que alguien procedente de otra titulación de acceso, como ingeniería. Requiere que el alumnado tenga unos conocimientos previos de estadística y es recomendable haber cursado antes  Modelado Estadístico de Datos. Sin embargo, comentar que junto a Se...

  La asignatura. La asignatura de Aprendizaje Automático II se imparte en el segundo cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de la asignatura continuación de Aprendizaje Automático I, donde se enseñan métodos ensemble así como aprendizaje no supervisado. Hay 2 PEC valiendo la primera un 30 % de la asignatura, la segunda un 20 % y un examen que vale un 50 %. Las PEC se realizan usando Python. La primera práctica consiste en el uso de diversas técnicas de ensemble como bagging, boosting, etc. La segunda práctica consiste en un problema de clústering . Comentar que para la resolución de las prácticas es recomendable justificar las decisiones tomadas ya que el equipo docente lo tiende a valorar positivamente. Aparte del código, hay que elaborar una memoria con una longitud máxima definida. El examen consiste en 10 preguntas tipo test donde las respuestas erróneas restan en la nota y para el que se puede llevar los apuntes. Comentar que se suelen repetir de un...