Examinando por Autor "Lancho Martín, Carmen"
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Ítem Apuntes de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (Curso 24/25)(2025-02-18) Martín de Diego, Isaac; Lancho Martín, CarmenLibro de apuntes de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (referente al curso académico 2024/2025). Contiene un pdf con todos los apuntes en formato libro y un zip con el archivo fuente editable (códigos de R).Ítem Diapositivas de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Lancho Martín, Carmen; Martín de Diego, IsaacDiapositivas del temario de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Contiene un archivo en pdf con un índice y todas las diapositivas del temario y un zip con el archivo fuente de R usado para generar el material.Ítem Diapositivas de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Alonso Ayuso, Antonio; Lancho Martín, CarmenDiapositivas de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Contiene un archivo pdf con un índice y todas las diapositivas de la asignatura. También un zip con los archivos fuente en pptx.Ítem Ejercicios de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (Curso 24/25)(2025-02-18) Lancho Martín, Carmen; Martín de Diego, IsaacEjercicios de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos referente al curso académico 2024/2025. Contiene un pdf con el total de ejercicios (la mayoría de ellos con solución) y un zip con los archivos fuente editables (generados con código R).Ítem Ejercicios de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Alonso Ayuso, Antonio; Lancho Martín, CarmenEjercicios de optimización lineal continua y discreta de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Contiene el archivo final en pdf con todos los ejercicios y un índice aclaratorio y un zip con los archivos fuente en word.Ítem Guía de estudio de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Lancho Martín, Carmen; Martín de Diego, IsaacGuía de estudio para seguir la asignatura de Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Contiene el archivo final en pdf y el archivo fuente en word.Ítem Guía de estudio de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Alonso Ayuso, Antonio; Lancho Martín, CarmenGuía de estudio sobre cómo seguir la asignatura de Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Contiene el archivo final en pdf y el archivo fuente en word.Ítem Repositorio con código de ejercicios de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos(2025-02-18) Alonso Ayuso, Antonio; Lancho Martín, CarmenRepositorio con códigos de ejercicios de la asignatura Optimización II del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Todos los ejercicios están realizados en Python. El repositorio está organizado en carpetas en función de la librería de Python que se usa (gurobipy o pulp). El enunciado de los ejercicios se encuentra o bien en las diapositivas o bien en los ejercicios, ambas opciones también se encuentran en abierto y disponibles para consulta. SWHID: swh:1:dir:7885ff2840462846db4b3f9ac26f6c94c79d876f Repositorio: https://github.com/URJCDSLab/OptimizacionII_GCIDÍtem Repositorio con todos los códigos de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (Curso 24/25)(2025-02-19) Lancho Martín, Carmen; Martín de Diego, IsaacRepositorio que contiene todos los códigos de la asignatura Aprendizaje Automático I del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos referente al curso académico 2024/2025. En particular: * Códigos generadores de los apuntes (tanto en pdf como en html).Los apuntes también están en acceso abierto. > SWHID: {swh:1:dir:e34a98995dbbafffbe440812f58c9484cf801652} > Repositorio: {https://github.com/URJCDSLab/AprendizajeAutomaticoI} * Códigos utilizados para los ejercicios de la asignatura. Existe un script de R por cada ejercicio planteado con solución siguiendo la organización de los apuntes, las diapositivas y los propios ejercicios de la asignatura. Los ejercicios resueltos en pdf también están a la disposición del lector. > SWHID: {swh:1:dir:71224766eab42ab0792063a879e9cce2a3df5a6e} > Repositorio: {https://github.com/URJCDSLab/EjerciciosAprendizajeAutomatico} * Aplicación (y su código generador) que contiene un cuadro de mandos interactivo para que los alumnos pueda aplicar los conocimientos de la asignatura (lectura de datos, limpieza, análisis exploratorio de datos, relaciones entre variables, transformaciones de variables, realización de gráficos, aplicación de modelos y evaluación de los mismos) de forma sencilla e interactiva. > SWHID: {swh:1:dir:d59433c3891ec347f59f2b3991af98cb78b82d51} > Repositorio: {https://github.com/URJCDSLab/DEA_ML}