000078244 001__ 78244 000078244 005__ 20180724110739.0 000078244 037__ $$aGDOC-2017-62234 000078244 041__ $$aspa 000078244 041__ $$aeng 000078244 100__ $$0(orcid)0000-0002-7580-9037$$1465346$$aANA CRISTINA MURILLO, ARNAL 000078244 24500 $$962234$$aMachine learning for Big Data 000078244 24200 $$962234$$aMachine learning for Big Data 000078244 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017-2018 000078244 520__ $$aBreve presentación de la asignatura El análisis y la extracción de patrones en grandes volúmenes de datos ocupan actualmente un lugar fundamental en diversas aplicaciones científicas y tecnológicas y tienen gran importancia económica y social. La inmensa cantidad de datos disponibles en la actualidad, provenientes de tecnologías diversas como sensores o la Web 2.0, ha producido un salto cualitativo en numerosos problemas como el reconocimiento de escenas, caras u objetos en imágenes, sistemas de recomendación, o lenguaje natural. En estos y otros campos, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos ofrece varias oportunidades, como modelar patrones complejos o mejorar el desempeño de algoritmos sencillos. El objetivo de este curso es introducir al estudiante en el aprendizaje automático con grandes volúmenes de datos, exponer el estado del arte, limitaciones y ejemplos de aplicación, y profundizar en los algoritmos más extendidos. En concreto se profundizará sobre todo en redes neuronales, que es el algoritmo con más potencial para capturar patrones complejos a partir de datos. También se estudiará el aprendizaje secuencial para el caso de flujos de datos y aproximaciones eficientes al problema del vecino más próximo. 000078244 521__ $$9683$$aMáster Universitario en Ingeniería Informática$$bMaster's in IT Engineering 000078244 540__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000078244 830__ $$9534 000078244 8564_ $$s16168$$uhttps://desinvenio.unizar.es/record/78244/files/guia-62234-es.pdf$$yGuía (idioma español) 000078244 8564_ $$s7893$$uhttps://desinvenio.unizar.es/record/78244/files/guia-62234-en.pdf$$yGuide (english) 000078244 970__ $$aGDOC-2017-62234 000078244 980__ $$aGDOC$$bIngeniería y Arquitectura$$bEngineering and Architecture$$c110