La gran cantidad de datos disponibles hoy en d´ıa requiere elaborar distintas estrategias para su clasificaci´on, predicci´on de eventos futuros o detecci´on de patrones. Entre las alternativas para afrontar esta abundancia de datos se encuentran diversos m´etodos de aprendizaje autom´atico. As´ı, el aprendizaje autom´atico consiste en la detecci´on autom´atica de patrones en c´umulos de datos y el uso de los patrones descubiertos para la predicci´on o detecci´on de eventos. Se hace necesario comprender algunos de estos mecanismos utilizados ampliamente en el desarrollo de nuevos sistemas, que mantienen una alta interacci´on con los usuarios, brindando la posibilidad de personalizar la presentaci´on de un sistema. Existen muchos campos en los que este tipo de estrategias est´a siendo utilizado, entre ellos: procesamiento de texto, biolog´ıa, visi´on por computadora, reconocimiento de rostros, rob´otica, etc. Algunos sitios, con grandes cantidades de usuarios suscritos, utilizan estos m´etodos para la construcci´on de perfiles que pueden ser utilizados en la venta de productos mediante la publicidad personalizada. Estos m´etodos se apoyan principalmente en herramientas estad´ısticas que permiten el desarrollo de distintos tipos de proyecciones, agrupamientos y reducciones dimensionales
- Profesor: Gustavo Rivadera
- Profesor: Javier Trenti