1. La creciente capacidad de cálculo y de almacenamiento de los
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Nombre de la electiva: Minería de Datos Sigla: MIND(M) Requisito: ESTI N° de créditos: 3 Tipo de electiva: EPF La creciente capacidad de cálculo y de almacenamiento de los computadores ha hecho que las organizaciones acumulen grandes volúmenes de información de datos. Sin embargo es muy poco lo que las empresas hacen para explotar la inmensa riqueza de información que hay ahí. Este curso busca introducir al estudiante a los fundamentos y técnicas principales que se utilizan para analizar los datos y extraer información. Temas: Introducción a la minería de datos. Técnicas supervisadas: modelos lineales, suavización, modelos de kernel, validación de modelos. Métodos de árboles, boosting y árboles aditivos. Redes neuronales. Máquinas de soporte vectorial. Técnicas no supervisadas: Clustering, reducción de dimensión. Bosques aleatorios. Modelos gráficos.
