ML@UCV

Instructor: Fernando Crema García

A computer would deserve to be called intelligent if it could deceive a human into believing that it was human.
Alan Turing

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  1. [15/02/2024] Agregado contenido de Tema 08: Aprendizaje No Supervisado temas K-medias y Agrupamiento Jerárquico a Clases y notebook a Calendario
  2. [09/02/2024] Agregado video de Tema 07: Árboles de Decisión Parte 2 a Clases y notebook a Calendario
  3. [28/01/2024] Agregado contenido de Tema 07: Árboles de Decisión a Clases y notebook a Calendario
  4. [05/02/2024] [Proyecto] Los lineamientos del Proyecto publicado en sección Proyecto.
  5. [31/01/2024] Agregada Clase 2 de Tema 06: Máquinas de Soporte Vectorial a Clases
  6. [28/01/2024] Agregado contenido de Tema 06: Máquinas de Soporte Vectorial a Clases y notebook a Calendario
  7. [28/01/2024] Agregado contenido de Tema 05: Evaluación y selección de modelos (Parte 2) a Clases y notebook a Calendario
  8. [28/01/2024] [Evaluación] Tarea 2 publicada en Asignaciones.
  9. [18/01/2025] Agregado contenido de Tema 05: Evaluación y selección de modelos a Clases y notebook a Calendario
  10. [16/01/2025] Agregado contenido de Tema 04: Trade-off bias variance a Clases y notebook a Calendario
  11. [17/12/2024] Agregado contenido de Tema 03: Regularización a Clases y notebook a Calendario
  12. [26/11/2024] Agregadas clases de Tema 02: Regresión Logística partes 1 y 2 a Clases
  13. [29/11/2024] [Evaluación] Extendida fecha de entrega de Tarea 1 para el viernes 6 de Diciembre a las 11:59 p.m Caracas (GMT-4).
  14. [26/11/2024] Agregado Template tarea 1
  15. [22/11/2024] Agregada clase de Tema 01: Regresión Lineal parte 4: Descenso del gradiente a Clases
  16. [22/11/2024] Agregada clase de Tema 01: Regresión Lineal parte 3: Scikit-Learn vs Numpy a Clases
  17. [15/11/2024] Agregada clase de Tema 01: Regresión Lineal parte 2: Formulación a Clases
  18. [15/10/2024] Publicado notebook de Regresión lineal en Calendario.
  19. [15/10/2024] [Evaluación] Tarea 1 publicada en Asignaciones.
    1. [11/11/2024] Creado grupo de comunicación en Telegram
  21. [10/11/2024] Agregada clase de Regresión Lineal parte 1: Derivación a Clases y ML Book será actualizado luego de clase 2.
  22. [07/11/2024] Solucionado link que abre los Notebooks de ML Book en Google colab
  23. [07/11/2024] Agregada sección Zoom con link y horario de las llamadas. Actualizado Notebook en ML Book con Clase 2.
  24. [06/11/2024] Publicado video de Clase 2: Álgebra lineal (06/11/2024) en sección Clases
  25. [31/10/2024] Actualizado el ML Book con clase 1: Introducción a ML y notebook agregado en Calendario.
  26. [30/10/2024] Publicado video de Clase 1 (30/10/2024) en sección Clases
  27. [29/10/2024] Creada página de la materia para II-2024. Bienvenidos!

Zoom

Día Hora Link
Miércoles 9:00 am Caracas Zoom link
Miércoles 1:00 pm Caracas Zoom link

Calendario

Fecha Tema Material Nota Acuerdos
15/02/25 08 Agrupamiento Notebook 08: Agrupamiento   Entrega notas Lunes 17/02 y Martes 18/02
31/01/25 07 Árboles de Decisión Notebook 07: Árboles de Decisión    
28/01/25 06 Máquinas de Soporte Vectorial Notebook 06 Máquinas de Soporte Vectorial   Evaluaremos hasta el punto 5 SVM - soft margin
18/01/25 05 Evaluación y selección de modelos Notebook 05: Evaluación y selección de modelos v1 Versión 1 SIN curvas de validación  
16/01/25 04 Trade-off bias variance Notebook 04: Trade-off bias variance    
17/12/24 03 Regularización: Lasso y Ridge Notebook 03: Regularización    
27/11/24 02 Regresión Logística Notebook 02: Log 01 Deducción de función de pérdida L Calcular gradiente de L
22/11/24 01 Regresión Lineal: Descenso del gradiente Notebook 01: RL 4 Tarea de RL 2 resuelta la mitad  
20/11/24 01 Regresión Lineal: Scikit-Learn vs Numpy Notebook 01: RL 3    
15/11/24 01 Regresión Lineal: Formulación Notebook 01: RL 2   Revisar tarea al final
08/11/24 01 Regresión Lineal: Derivación Notebook 01: RL 1 El notebook contiene solamente Definción, Objetivo y función de pérdida Montar todos los notebooks como vistos en clase
06/11/24 00: Repaso Álgebra lineal Notebook 00: AL   Clases del viernes serán a la 1 pm Caracas
31/10/24 00: Introducción a ML Notebook 00: ML   Clase del viernes 01/11/2024 suspendida
29/10/24 Introducción: Inteligencia Video de Francois Chollet Lectura interesante Turing: paper de Alan Turing
 
29/10/24 Nota informativa Pdf - Nota informativa    

ML book

Este semestre buscamos escribir un pequeño libro del contenido del curso usando los notebooks vistos en clase. La versión preliminar está disponible en ML Book e irá cambiando a medida que avanza el curso.

Evaluaciones

Tareas y asignaciones Exámenes Proyectos Total
30% 40% 30% 100%

Proyecto

  Todos los Grupos
Fecha 19/03/25
Asignados Por definir
Link Proyecto

Exámenes teóricos

  Parcial 1 Parcial 2
Fecha 21/02/2025 14/03/2025
Temas Tema 1, Tema 2, Tema 3 y Tema 6 (para regresión y clasificación). Todos
Link Por definir Por definir

Asignaciones

  Tarea 1 Tarea 2
Fecha 06/12/2024 16/02/2025
Temas Python y bases de Regresión Regresión Logística, SVM y K-NN
Link Tarea 1 Tarea 2
Material Template tarea 1 Repositorio tarea
Nota    

Código de honor

Pueden (y aliento fírmemente) discutir con otros estudiantes del curso sobre los proyectos y laboratorios. Sin embargo, debe entender bien sus soluciones y cada entregable debe ser personal o grupal, de tal manera que esté escrito de forma aislada.

El grupo docente se reserva el derecho de interrogar sobre laboratorios, exámenes y proyectos.

Qué podemos hacer?

  1. Discutir cómo implementar un algoritmo.
  2. Qué tipo de bibliotecas usar?
  3. Cómo puedo instalar un framework?

Uso de internet

También puedes consultar Internet para obtener información, siempre que no revele la solución. Si una pregunta te pide que diseñes e implementes un algoritmo para un problema, está bien si encuentras información sobre cómo resolver un problema pero no está bien si buscas el código o el algoritmo para el problema que te están preguntando.

Proyectos

Para los proyectos, puedes hablar con otros alumnos del curso sobre dudas sobre el lenguaje de programación, librerías, algún tema de API, etcétera, pero tanto las soluciones como la programación deben ser tuyas.

Uso de LLM

Lo mismo se aplica a las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Bard, Bing, etc. Estas pueden ser herramientas útiles en tu trabajo. Sin embargo, el uso de dichas herramientas cuando no esté explícitamente permitido será tratado como plagio y está estrictamente prohibido.

Cualquier duda pueden contactar al grupo docente.

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