METODOS MATEMATICOS EN CIENCIAS DE LA COMPUTACION 05-06
UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO - EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEA, UPV-EHU

Profesores: Pedro Larrañaga (ccplamup--si.ehu.es) e Iñaki Inza (inza--si.ehu.es)
Presentación y organización de la asignatura.

Septiembre: notas finales: examen + prácticas: Grupo 16 y Grupos17-18

Revisiones: jueves 7, de 9:00 a 11:00

Recordar que únicamente os guardamos notas del curso anterior (04-05) y junio de este mismo curso (05-06)

Los que entreguéis las prácticas (o lo que os queda de ellas) para que seáis evaluados en ellas en la convocatoria de septiembre, recordaros que el día tope de entrega es el mismo día del examen teórico de la asignatura en esa convocatoria de septiembre

Calendario lectivo Facultad.

El primer laboratorio práctico será los días 1/2 de marzo (miércoles/jueves), según el día y desdoble que os corresponda. 
En este primer laboratorio se explicarán las líneas y formas de trabajo para el resto del curso. También se presentará la Práctica I.
Los dos siguientes laboratorios (8/9 de marzo, 15/16 de marzo), los considero imprescindibles para poder realizar correctamente la Práctica II. Con los que venís al laboratorio los jueves, el laboratorio "necesario" (WEKA y SPSS) que perdimos el pasado 9 de marzo, lo recuperaremos el 23 de marzo: creo que es demasiado hacerlo todo en un único laboratorio el 16 de marzo. Según avancen el curso y los laboratorios, se irán poniendo en esta página las Tareas a realizar en cada tema para la Práctica II.

Documento de guías generales acerca de los trabajos prácticos de la asignatura.  

Resumen general de las Prácticas a realizar:

  1. Práctica I: de entre una lista de artículos propuestos, lectura y resumen de un artículo científico sobre heurísticos de búsqueda (14 de marzo, martes: fecha tope entrega)
  2. Práctica II: distintas tareas acerca de la segunda parte de la asignatura, el "Reconocimiento de Patrones - Clasificación". Como herramienta principal de trabajo utilizaremos el software WEKA. Se plantearán distintas tareas a realizar, yendo a la par de las clases teóricas: se realizarán entregas parciales, dejando un margen de 5-6 días entre la teoría vista en clase y la fecha de entrega de las tareas relacionadas de la práctica. Según avancen los temas en las clases teóricas, las tareas de trabajo concretas junto con sus fechas concretas de entregas parciales se irán anunciando en esta página web.

 

TEMA
APUNTES TEORÍA
TRANSPARENCIAS
EJERCICIOS
Tema 0: Introducción a la asignatura
 
Tema 1: Heurísticos en Optimización Combinatorial
Tema 2: Algoritmos Genéticos
Tema 3: Algoritmos de Estimación de Distribuciones
Tema 4: Aprendizaje Automático    
Transparencias sobre "Minería de Datos"  

 
Tema 5: Evaluación de Modelos de Clasificación Sup.    
Tema 6: Clasificadores Bayesianos
Tema 7: Regresión Logística
Tema 8: Redes Neuronales
Tema 9: Clasificadores K-NN
Tema 10: Árboles de Clasificación
Tema 11: Inducción de Reglas
Tema 12: Selección de Variables  
Tema 13: Combinación de clasificadores
 
 
Tema 14: Clustering

       
Teoría de la Información    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Varios enlaces de Heurísticos de búsqueda y Algoritmos genéticos::

  1. Principales conferencias internacionales sobre heurísticos de búsqueda:
    1. Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2005)
    2. International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN VIII)
    3. Congress on Evolutionary Computation (CEC-2005): sesiones de la conferencia
  2. The GA Playground
  3. The GA Optimizer
  4. Theo Jansen: the GA show. Mecanos diseñados con GAs.
  5. Artículo sobre el uso de los Algoritmos Genéticos en la NASA y el diseño de antenas
  6. Tutorial y enlaces de M. Obitko: Introduction to Genetic Algorithms
  7. Amena y sencilla aproximación de B. Sandikci: Genetic Algorithms (pdf)
  8. Tutorial de W. H. Hsu: Introduction to Genetic Algorithms (Powerpoint)
  9. GAUL: Genetic Algorithm Utility Library
  10. Grupo de funciones (continuas) clásicas a optimizar con Algoritmos Genéticos (se hacen "competiciones" sobre ellas)
  11. The Genetic Algorithms Archive: el portal más conocido de Algoritmos Genéticos
  12. HEUR: Red Española de Metaheurísticos. En su sección de métodos se explican brevemente una buena cantidad de heurísticos.

Overview  acerca de los algoritmos de estimación de distribuciones
Tutoriales sobre algoritmos de estimación de distribuciones (EDAs)

 

Enlaces de interés para la Práctica I: lectura-búsqueda de artículos científicos sobre heurísticos de búsqueda

 

Varios enlaces de Clasificación y Reconocimiento de Patrones:

  1. Página principal del software WEKA ("Waikato Environment for Knowledge Analysis")
  2. Bases de datos del Repositorio UCI (University California Irvine)
  3. MLNet: portal europeo de "machine learning" (aprendizaje automático): software, aplicaciones reales, grupos investigadores, cursos, bibliografía...
  4. Kdnuggets.com: portal sobre minería de datos con mucha información: empresas, software, cursos...
  5. Transparencias de clase de Aprendizaje Automático: Prof. W. Hsu, Prof. T. Dietterich, Prof. R. Vilalta, Prof. T. Mitchell.
  6. Red Española de Minería de Datos y Aprendizaje
  7. Trabajos presentados en la International Conference on Machine Learning, ICML 2005
  8. Trabajos presentados en la European Conference on Machine Learning, ECML 2005
  9. Trabajos presentados en la International Conference on Data Mining 2005
  10. Sobre la base de datos "Iris": fotos de las plantas

 

Enlaces de interés para la Práctica II: Clasificación y Reconocimiento de Patrones con WEKA

  1. Manual de uso del interfaz GUI de WEKA, "Explorer"
  2. Universidad de Sevilla: varias bases de datos en formato *.arff de WEKA de microarrays de ADN
  3. Fichero de prueba-ejemplo para realizar la comparativa estadística con SPSS: comparar porcentajes de acierto de clasificadores
     
  4. Tareas a realizar de los Temas 4 ("Aprendizaje Automático") y 5 ("Evaluación de Modelos de Clasificación Supervisada")
    Nuevo plazo de entrega: 10 de abril, lunes
  5. Tareas a realizar del Tema 6 ("Clasificadores Bayesianos")
    Nuevo plazo de entrega: 10 de abril, lunes

     
  6. Tareas a realizar de los Temas 7 ("Regresión Logística") y 8 ("Redes Neuronales")
    Plazo de entrega: 2 de mayo, martes
  7. Tareas a realizar del Tema 9 ("Clasificadores K-NN")
    Plazo de entrega: 2 de mayo, martes
  8. Tareas a realizar del Tema 10 ("Árboles de clasificación")
    Plazo de entrega: 2 de mayo, martes


     
  9. Tareas a realizar del Tema 11 ("Inducción de reglas")
    Plazo de entrega: 17 de mayo, miércoles
  10. Tareas a realizar del Tema 12 ("Selección de variables")
    Plazo de entrega: 17 de mayo, miércoles
  11. Tareas a realizar del Tema 13 ("Combinación de clasificadores")
    Plazo de entrega: 17 de mayo, miércoles
  12. Tareas a realizar del Tema 14 ("Clustering - Clasificación no supervisada")
    Plazo de entrega: 17 de mayo, miércoles

    Sobre la forma de entregar las prácticas, lee los siguiente párrafos:

    →  Ya que ésta es la última entrega, os agradecería una última página de opinión personal sobre la globalidad de esta segunda práctica de clasificación: el temario en sí (¿motivante?), y la forma de realizarla en entregas
    →  Prefiero que me entregues lo correspondiente a estas últimas cuatro tareas con una única grapa, y una única hoja de presentación con tu nombre y grupo en la parte alta de ésta


    Si pudieras entregar las tareas impresas por las dos caras, lo agradecería

    Ten en cuenta que no por copiar pegar más salidas del WEKA es mejor: lo que se púntúa y valora sobre cualquier otro añadido son los comentarios y apreciaciones tuyas

    → → Modo de entrega para todas las tareas de la Práctica 2: en formato impreso, grapa las hojas de las tareas de cada tema, y yo las meteré en la carpeta transparente que me habéis dado con la Práctica 1.
    Pon tu nombre, grupo y e-mail de contacto en la parte alta de la primera hoja de las tareas de cada tema. 

 

 

 

Exámenes de convocatorias pasadas: junio'01, septiembre'01, junio'02, septiembre'02, junio'03, septiembre'03, junio'04, septiembre'04

 

 


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