Breve descripción

En esta asignatura se aprenderá a analizar series temporales con el objeto de predecir su comportamiento futuro. Para ello, se trabajará en aplicaciones reales con series temporales de consumo de energía.

Además, se estudiarán los flujos de datos, conocidos como data streams, cuya principal característica es que su análisis debe realizarse en tiempo real. También se estudiará la clasificación multi-etiqueta, en la que los datos se clasifican con varias etiquetas diferentes a la vez.

Por último, se estudiará la cuantificación para que sepas estimar la distribución de las clases que contiene una muestra.

Título asignatura

A9. Datos temporales y complejos

Código asignatura

102472

Curso académico

2020-21

Planes donde se imparte

MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Créditos ECTS

4,5

Carácter de la asignatura

OPTATIVA

Duración

Anual

Idioma

Castellano

Contenidos

Se pretende unir tanto los algoritmos de aprendizaje que usan como entradas tipos de datos estructurados (como los grafos y las series temporales que serían un caso particular) y aquellos algoritmos que aprender funciones cuya salida son tipos de datos estructurados.

• Datos temporales: Series temporales, Flujos de datos.

• Aprendizaje parcialmente supervisado: semi-supervisado, etiquetado positivo, multi-instancia.

• Salidas estructuradas: multi-etiqueta, Aprendizaje con grafos, Conditional Random Fields (CRF).

Unidades

Módulo 1. Series temporales
Tema 1. Introducción
Tema 2. Predicción de series temporales
Tema 3. Outliers

Módulo 2. Data Streams
Tema 1. Introducción
Tema 2. Metodología
Tema 3. Minería de datos sobre data streams

Módulo 3. Clasificación multi-etiquetas
Tema 1. Introducción
Tema 2. Algoritmos
Tema 3. Dependencias entre etiquetas

Módulo 4. Cuantificación
Tema 1. Introducción
Tema 2. Algoritmos

Generales

CG1 - Entender los conceptos, los métodos y las aplicaciones de la inteligencia artificial.

CG2 - Evaluar nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial.

CG3 - Gestionar de manera inteligente los datos, la información y su representación.

Específicas

CE2 - Aplicar las técnicas de aprendizaje automático utilizando la metodología de validación y presentación de resultados más apropiada en cada caso.

CE5 - Analizar las fuentes documentales propias del ámbito de la investigación en Inteligencia Artificial para poder determinar cuáles de ellas son relevantes en la resolución de problemas concretos.

Actividades formativas

A1 - Sesiones presenciales virtuales (clases en vídeo): visionado inicial del material audiovisual que constituye las lecciones de la asignatura. Se asume 2 veces el tiempo real de vídeo, puesto que el estudiante deberá parar, repetir, etc. algunas secuencias (10 horas).

A2 - Trabajos individuales: realización de tests, realización de ejercicios, realización de un trabajo de investigación y realización de un examen oral (30,5 horas).

A3 - Trabajo autónomo: estudio del material básico, lecturas complementarias y otros contenidos (60 horas).

A4 - Foros y chats: lanzamiento, lectura y contestación de cuestiones y temas para la discusión general (6 horas).

A5 - Tutorías: consultas y resolución de dudas, aclaraciones, etc. (6 horas).

Puede consultar en este enlace el Cronograma de Carga de Trabajo.

Descripción del sistema de evaluación

La evaluación de la asignatura se basará principalmente en los conocimientos teóricos adquiridos a través de los videos y transparencias, así como en los conocimientos prácticos obtenidos a través de la realización de un trabajo de investigación relacionado con uno de los temas de la asignatura.

La nota final, entre 0 y 10 puntos, se calculará teniendo en cuenta tres actividades evaluables:

E1 - Valoración de los cuestionarios de evaluación (30% de la calificación). Cada uno de los temas de la asignatura tendrá varias pruebas tipo test que deberán ser realizadas por los estudiantes tras el estudio de los temas. Cada test será evaluado de 0 a 10 puntos y el estudiante dispondrá de dos intentos para realizarlos. La nota final de cada test será la nota media de los dos intentos.

E2 - Valoración de la participación en foros y chats (10% de la calificación). Se valorará el nivel de participación/debate de los estudiantes que contará para la nota final.

E3 - Valoración de los trabajos individuales (60% de la calificación). Un examen oral (15% de la calificación) y un trabajo de investigación (45% de la calificación). Se realizará un examen oral, de unos 10 minutos de duración vía Skype o tecnología similar, de los bloques Multi-etiqueta y Cuantificación. En dicho examen se discutirán aspectos teóricos fundamentales de los clasificadores multi-etiqueta y los algoritmos de cuantificación. El objetivo es evaluar si el estudiante domina o no los conceptos de dichos métodos de aprendizaje. Los profesores propondrán un trabajo de investigación para cada uno de los bloques Series Temporales y Aprendizaje en Flujos de Datos. El estudiante deberá elegir un trabajo de entre los dos propuestos. El trabajo debe hacerse de forma individual y se entregará a través de la plataforma de docencia online en el plazo establecido según el calendario del máster.

Calendario de exámenes

Para la convocatoria ordinaria, habrá 3 fechas de entrega de trabajos final de curso. Los alumnos podrán entregar sus trabajos en cualquier momento, pero sólo en estas fechas se recogerán y evaluarán los que se hayan entregado. Las fechas serán:

• 20/12/19

• 15/03/20

• 31/05/20

Habrá una convocatoria extraordinaria en todas las asignaturas. Para su evaluación, la fecha límite para la entrega de trabajos será:

• 10/07/20

Para los Trabajos Fin de Máster habrá dos convocatorias:

• Convocatoria ordinaria: Entrega de TFM hasta el 01/07/20 y defensa el 15/07/20

• Convocatoria extraordinaria: Entrega de TFM hasta el 01/09/20 y defensa el 15/09/20

Las actas de la convocatoria ordinaria se cerrarán en julio de 2020 y las de la convocatoria extraordinaria en septiembre de 2020.

Profesor responsable

Profesorado

Horario

Todas las asignaturas estarán en la plataforma a disposición de los estudiantes desde octubre hasta julio.

Bibliografía

Series Temporales

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Data Streams - Flujos de datos

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MOA (Massive Online Analysis) http://moa.cms.waikato.ac.nz/

Multi-etiquetas

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F. Herrera, F. Charte, A.J. Rivera, A.J., M.J. del Jesus, Multilabel Classification: Problem Analysis, Metrics and Techniques. Springer. 2016.

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J. Read, B. Pfahringer, G. Holmes, E. Frank, Classifier chains for multi-label classification, Machine Learning 85, pp. 333–359. 2011.

Cuantificación

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W. Gao, F. Sebastiani, Tweet Sentiment: From Classification to Quantification, in: Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining 2015, ACM, 97–104, 2015.

V. González-Castro, R. Alaiz-Rodríguez, E. Alegre, Class Distribution Estimation based on the Hellinger Distance, Information Sciences 218 (2013) 146–164.

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L. Milli, A. Monreale, G. Rossetti, F. Giannotti, D. Pedreschi, F. Sebastiani, Quantification trees, in: IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’13), 528–536, 2013.

J. Moreno-Torres, T. Raeder, R. Alaiz-Rodríguez, N. Chawla, F. Herrera, A unifying view on dataset shift in classification, Pattern Recognition 45 (1) pp. 521–530. 2012.

P. Pérez-Gallego, J. R. Quevedo, J.J. del Coz, Using ensembles for problems with characterizable changes in data distribution: A case study on quantification. Information Fusion 34 pp. 87–100. 2017.

M. Saerens, P. Latinne, C. Decaestecker, Adjusting the outputs of a classifier to new a priori probabilities: A simple procedure. Neural Computation 14, 1 pp. 21–41. 2002.

M. Sugiyama, T. Kanamori, T. Suzuki, M.C. du Plessis, S. Liu, I. Takeuchi, Density-difference estimation. Neural Computation 25, 10 pp. 2734–2775. 2013.

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