Los alumnos aprenderán diversas técnicas y aplicaciones de Machine Learning y modelización predictiva avanzada.

Estas técnicas de aprendizaje automático, permiten a las máquinas ser capaces de asimilar una serie de comportamientos generalizados para realizar diversas acciones que toman, como ejemplo de referencia, las pautas indicadas previamente.

Es importante ser conscientes, y así se les hace saber a nuestros estudiantes del Máster en Big Data y Business Analytics de la Universidad Complutense de Madrid, que el Machine Learning está presente en buena parte de elementos con los que interactuamos diariamente en nuestra vida cotidiana.

Así, teléfonos móviles o sistemas de navegación, por poner únicamente dos ejemplos, cuentan con este sistema de aprendizaje automático. Igualmente, aplicaciones de detección de fraudes, diagnósticos médicos o el propio buscador de Internet que te devuelve resultados a una consulta tienen presente el mismo.

Por lo tanto, vista la importancia de este módulo dentro de los que componen el temario del máster, se repasarán a lo largo del mismo los siguientes puntos:

– Introducción.
– Redes neuronales y Deep Learning.
– Árboles de decisión.
– Random forest.
– Gradient Boosting.
– Support Vector Machines.
– Algoritmo KNN.

Dentro del aprendizaje automático, las tecnologías usadas para llevar a cabo proyectos de Machine Learning tienen igualmente y como es lógico un gran protagonismo. Es por ello que el programa en este punto no se detendrá únicamente a dar a conocer a los alumnos las características más comunes del aprendizaje automático, sino que pondrá también en su mano las herramientas necesarias para poder desarrollar su propio proyecto al respecto.

Profesores del módulo

Javier

Portela García-Miguel

Director del Máster Big Data y Business Analytics UCM

Además de dirigir el Máster, Javier es parte del equipo docente de este módulo y del profesorado supervisor del Trabajo Final del Máster. Igualmente ha sido parte de equipos de investigación como el Grupo de Análisis, Seguridad y Sistemas de la UCM.

Aída

Calviño Martínez

Docente e investigadora UCM

Aída forma parte del equipo docente que supervisará el Trabajo Final del Máster y, además de este módulo, guiará junto a otros profesores el de «Minería de datos y modelización predictiva con R». Ganadora del premio Abertis en 2014, cuenta también con experiencia como investigadora.

¿Te interesa?