Profesor: Andres Farall
Puntaje: 4 puntos Licenciatura / 4 puntos Posgrado
Correlatividades: Estadística (final)
Carga horaria: 6 horas semanales
Carreras:
Licenciatura en Matemática (Or. Pura y Aplicada)
Doctorado en Matemática
Breve descripción del curso:
Contenidos del Curso
Módulo 0: Introducción
Módulo 1: Aproximación
Módulo 2: Profundización Inicial
Módulo 3: Profundización Intermedia
Módulo 4: Profundización Final
Módulo 0: Introducción
El Eje Descripción-Predicción-Explicación (DPE)
Oposición Explicación Versus Predicción
Enfoque Descriptivo, caracterización y ejemplos.
Enfoque Explicativo, caracterización y ejemplos.
Enfoque Predictivo, caracterización y ejemplos.
Herramientas Explicativas del Enfoque Predictivo
Efectos Parciales
Valores SHAP
Herramientas Predictivas del Enfoque Explicativo
Selección de Modelos
Feature Engineering- Smoothers
Metaheurísticas: Bagging Vs, Boosting
La Optimización como denominador común, del Gradiente Descendente a los Algoritmos Genéticos
Módulo 1: Aproximación
Descriptivo
Métodos gráficos
Resúmenes numéricos
Estimación de Densidades
Reglas de Asociación
Explicativo
Revisión desde el eje DPE del Modelo Lineal Múltiple (Regresión)
El Perceptrón como clasificador lineal
Regresión Logística, Métricas en Clasificación y Curvas ROC
Predictivo
Validación Cruzada (CARET)
KNN Regresión y Clasificación
Redes Neuronales Simple Capa en Regresión y Clasificación
Modulo 2: Profundización Inicial
Descriptivo
Componentes Principales, SVD y T-sne
Análisis de Correspondencia (CA y MCA)
Explicativo
Modelo Lineal Generalizado
Regularización para Modelo Lineal Generalizado
Enfoque Bayesiano en Regresión (STAN)
Predictivo
Redes Neuronales Multicapa
Deep Learning (KERAS)
Modulo 3: Profundización Intermedia
Descriptivo
Clustering: K-medoids, Jerarquico y Mean-Shift
Explicativo
Modelos Aditivos y Projection Pursuit Regression (PPR)
Series de Tiempo: ARIMA, STL y Prophet
Predictivo
Support Vector Machines
Modulo 4: Profundización Final
escriptivo
Análisis Factorial y Autoencoders
Explicativo
Clasification and Regression Trees (Regresión)
Predictivo
Random Forest
Boosting: AdaBoost y XGBoost