MECA4605 Aprendizaje no Supervisado
Este curso está diseñado para introducir a los estudiantes de maestría en economía a los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje no supervisado, una rama del aprendizaje automático que se caracteriza por la ausencia de una variable de respuesta observada. A diferencia de los métodos de aprendizaje supervisado, aquí no se dispone de una “guía” explícita para evaluar los resultados, ya que los modelos trabajan exclusivamente con las variables predictoras disponibles.
El aprendizaje no supervisado permite explorar patrones, estructuras y relaciones en los datos que no están previamente etiquetados o definidos, haciendo de estos métodos una herramienta valiosa en escenarios donde no existe una variable objetivo clara.
En complemento al curso previo de machine learning, este curso aborda aplicaciones en las que no hay una respuesta definida. Los temas incluyen reducción de dimensionalidad, técnicas de clustering, sistemas de recomendación y análisis geográfico, con énfasis en casos relevantes para economistas.
La evaluación del curso se basará en talleres prácticos, diseñados para asegurar que los estudiantes apliquen los conceptos aprendidos a problemas reales. Al finalizar el curso, los estudiantes estarán capacitados para:
• Identificar situaciones en las que el aprendizaje no supervisado sea una metodología adecuada.
• Seleccionar, implementar y evaluar los modelos apropiados.
• Interpretar y comunicar los resultados de manera efectiva, destacando su relevancia para la toma de decisiones en economía.
Este curso combina teoría y práctica, proporcionando a los estudiantes herramientas esenciales para abordar problemas complejos y no estructurados en su carrera profesional.
Periodo en el que se ofrece el curso
Los cursos ofrecidos durante el programa pueden variar de acuerdo con la disponibilidad de profesores e intereses de los estudiantes.
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
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