4.37.5.1 Fundamentos de ML (15 horas)

Resultados de la carrera Outcomes: 6,AG-C12

Temas

1. Aprendizaje supervisado vs no supervisado
2. Overfitting y regularización
3. Validación cruzada y curvas de aprendizaje

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

1. Explicar el bias-variance tradeoff [Familiarizarse (Familiarity)]
2. Implementar k-fold cross-validation [Usar (Usage)]

Bibliografía: [Bishop, 2006,Goodfellow et al., 2016a]