Aprendizaje Automático sobre Grandes Volúmenes de Datos

Cronograma

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Agosto 2014

Do Lu Ma Mi Ju Vi Sa
                1  2
 3  4  5  6  7  8  9
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• 11/8: Clase 1, Generalidades
• 13/8: Clase 2, Modelos
• 20/8: Clase 3, Clasificación + Árboles de Decisión
• 25/8: Clase 4, Regresión logística + SVMs
• 27/8: Clase 5, Ingeniería de Features

Septiembre 2014

Do Lu Ma Mi Ju Vi Sa
    1  2  3  4  5  6
 7  8  9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30

• 1/9: Clase 6, Clustering
• 3/9: Clase 7, Clustering estadístico
• 8/9: Clase 8, Recomendación
• 10/9: Clase 9, Map/Reduce
• 15/9: Clase 10, CAP
• 17/9: Clase 11, Operaciones Matriciales Distribuidas
• 29/9: Clase 12, Descenso por el Gradiente + Búsqueda distribuida

Octubre 2014

Do Lu Ma Mi Ju Vi Sa
          1  2  3  4
 5  6  7  8  9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
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• 1/10: Clase 13, Algoritmos actualizables + Colas, shared memory
• 6/10: Clase 14, Paralelizando algoritmos I
• 8/10: Clase 15, Paralelizando algoritmos II
• 15/10: Clase 16, Hadoop + función Map
• 20/10: Clase 17, función Map + función Reduce
• 22/10: Clase 18. Map Reduce con Weka Implantación Hadoop
• 27/10: Clase 19. Map Reduce con Jython Mahout + recomendación en Mahout
• 29/10: Clase 20, Mahout + recomendación en Mahout Mahout clustering

Noviembre 2014

Do Lu Ma Mi Ju Vi Sa
                   1
 2  3  4  5  6  7  8
 9 10 11 12 13 14 15
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• 3/11: Clase 21, Mahout con Maven y distancia de recomendación ad hoc Mahout clasificación + detalles de Mahout
• 5/11: Clase 22, Mahout clasificación + detalles de Mahout ActiveMQ + Métodos Híbridos
• 10/11: Clase 23, Caso de estudio: recomendación
• 12/11: Clase 24, Recomendación (cont)
• 17/11: Clase 25, Caso de estudio: clustering
• 19/11: Clase 26, Caso de estudio: clasificación