Información administrativa
| Título | Teoría de la decisión |
| Duración | 60 |
| Módulo | A |
| Tipo de lección | Tutorial |
| Enfoque | Técnico — Fundamentos de la IA |
| Tema | Fundamentos de la IA |
Keywords
Teorema de Bayes, utilidad máxima esperada, decisión óptima, clasificador de Bayes, tasa de error de Bayes,
Objetivos de aprendizaje
- Teorema de Bayes
- utilidad máxima esperada
- decisión óptima
- Clasificador de Bayes
- Tasa de error de Bayes
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
- Habilidades de Python y pandas
- Clasificador ingenuo de Bayes
- Regresión logística
- Diagrama de influencia
Opcional para estudiantes
- Inteligencia artificial: Un enfoque moderno, cuarta edición global por Stuart Russell y Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch12-18
Referencias y antecedentes para estudiantes
- AIMA4e:ch12-18
Recomendado para profesores
- Domingos, P. y Pazzani, M., 1997. Sobre la óptimaidad del simple clasificador bayesiano bajo pérdida cero-uno. Aprendizaje automático, 29(2), pp. 103-130.
- AIMA4e:ch12-18
Material didáctico
Instrucciones para profesores
- Adaptar el modelo NBN
- Generar datos sintéticos con varios tamaños (y opcionalmente niveles de incompletness/ruido)
- Explorar las regiones de decisión
- Durante las actividades en clase, pida a los estudiantes que seleccionen casos
Esquema/horario de tiempo
| Duración | Descripción | Conceptos | Actividad | Material |
|---|---|---|---|---|
| 15 | Riesgo global y local, regiones de decisión, error de Bayes | riesgo | ||
| 15 | Modelos generativos versus predictivos: regresión logística vs. NBN | regresión logística | ||
| 15 | Aprendizaje de la red Naive Bayes a partir de datos | Red ingenua Bayes | ||
| 15 | Aprendizaje de una regresión logística a partir de datos | regresión logística |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».