Aprendizaje automático

Este módulo explora el aprendizaje automático, centrándose en algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y hacer predicciones o decisiones basadas en datos. Cubre técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, junto con aplicaciones prácticas en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo.

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Sutton, Richard S. y Andrew G. Barto. Aprendizaje por refuerzo: una introducción. Segunda edición. Serie de Computación Adaptativa y Aprendizaje Automático. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

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MacKay, David J.C. Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje. Cambridge University Press, 2003.

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Hastie, Trevor, Robert Tibshirani y Jerome Friedman. Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción. 2ª ed. Serie Springer en Estadística. Nueva York, NY: Springer Nueva York, 2009.

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Wasserman, Larry. Toda la estadística: un curso conciso de inferencia estadística. Textos de Springer en estadística. Nueva York, NY: Springer Nueva York, 2004.

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