Reconocimiento de Patrones - Agosto 2019
Programa del curso
Reconocimiento de Patrones
Notas de Inteligencia Artificial - Incluye Redes
Neuronales y Algoritmos Geneticos
gmmf.py - Implementacion en Python del metodo
Gauss-Markov Measure Fields (GMMF) para segmentacion de imagenes en escala
de grises.
Articulo GMMF
perceptron.py - Implementacion en Python de
una red neuronal monocapa para clasificacion multi-clase basada en
perceptrones sigmoidales.
Bibliografia
Tareas
- Tarea 0 (14/08): Instalar Python, distribucion Anaconda o Miniconda.
En el caso de Miniconda, instalar tambien la interfaz iPhython y las
librerias numpy, matplotlib, pandas, scikit-learn.
- Tarea 1 (21/08): Realizar los siguientes ejercicios del libro Think
Phython:
3.2, 3.3, 5.2, 5.3, 7.3. Leer capitulo 1 del libro de Duda.
- Tarea 2 (28/08): Ejercicios del libro Think Python: 8.5, 10.2, 10.7,
10.8, 11.4.
- Tarea 3 (2/Sep): Problemas 2.2, 2.13 y 2.14
del libro de Duda.
- Tarea 4 (9/Ago): Considerar el juego de datos wine.data cuya descripcion se encuentra en wine.names. Graficar los datos tomando parejas de
rasgos en un scatterplot, y utilizando una color o figura distinto para
cada clase. Elegir los dos rasgos que, de acuerdo a su apreciacion visual,
separan mejor las tres clases.
- Tarea 5 (18/Sep): Construir y evaluar un clasificador Bayesiano para
clasificar los datos de los vinos usando los 13 rasgos. Usar el 70% de los
datos para construir el clasificador y el 30% restante para evaluarlo
(calcule la matriz de confusion y la tasa de error del clasificador).
- Tarea 6 (2/Oct): Usar el metodo de k-Vecinos mas cercanos para
clasificar los datos de los vinos. Usar el 70% de los datos como grupo de
entrenamiento y el 30% restante para evaluar el clasificador. Probar con
diversos valores de k (e.g., 1, 3, 5, 9). Verificar que tan probable es
que ocurran "empates" contando el porcentaje de empates para los datos de
prueba, e implementar una manera de resolver los empates. Comparar los
resultados con los de la Tarea 5.
- Tarea 7 (23/Oct) -
datos1.txt -
datos2.txt
- Tarea 8 (18/Nov) - Utilizar una red neuronal
para clasificar los siguientes
Datos
Bases de datos
Repositorio del Centro de
Aprendizaje de Maquina y Sistemas Inteligentes de la Universidad de
California en Irvine
Datos de epilepsia de la Universidad de Bonn
Imágenes de caras de la Universidad de Yale
Repositorios de artículos
CiteSeerX -
Repositorio de artículos de Ciencias Computacionales.
CVPapers -
Repositorio de artículos de los congresos recientes mas importantes en el
área de Visión Computacional y Reconocimiento de Patrones.
SpringerLink -
Artículos de la editorial Springer - algunos artículos y libros, como la
serie Lecture Notes in Computer Science, están disponibles dentro de la
UASLP.