Anàlisi Estadística de Xarxes i Sistemes

Esteu aquí

Crèdits
6
Tipus
Obligatòria d'especialitat (Xarxes de Computadors i Sistemes Distribuïts)
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits, però té capacitats prèvies
Departament
AC
The course covers some basic techniques used in the statistical analysis of networks and systems. It first reviews and extends basic concepts on probability, information theory, and linear algebra. Then it presents basic estimation techniques. Finally, it covers the basic approaches of Machine Learning for regression and classification.

Professors

Responsable

  • Jorge García Vidal ( )

Altres

  • Jose Maria Barceló Ordinas ( )

Hores setmanals

Teoria
2.4
Problemes
1.6
Laboratori
0
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
7

Competències

Competències Tècniques de cada especialitat

Xarxes de computadors i sistemes distribuïts

  • CEE2.2 - Capacitat d'entendre els models, problemes i algoritmes relacionats amb les xarxes de computadors, així com poder dissenyar i avaluar algoritmes, protocols i sistemes que tractin la problemàtica de la xarxes de comunicació entre computadors.

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG4 - Capacitat per a la direcció general i tècnica de projectes de recerca, desenvolupament i innovació, en empreses i centres tecnològics, en l'àmbit de l'Enginyeria Informàtica.

Competències Transversals

Actitud adequada davant el treball

  • CTR5 - Tenir motivació per a la realització professional i per a afrontar nous reptes, tenir una visió àmplia de les possibilitats de la carrera professional en l'àmbit de l'enginyeria en informàtica. Sentir-se motivat per la qualitat i la millora contínua, i actuar amb rigor en el desenvolupament professional. Capacitat d'adaptació als canvis organitzatius o tecnològics. Capacitat de treballar en situacions de carència d'informació i/o amb restriccions temporals i/o de recursos.

Bàsiques

  • CB6 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits y la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contexts més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seva àrea d'estudi.

Objectius

  1. Habilitat de modelat quantitatiu
    Competències relacionades: CB6, CTR5, CEE2.2, CG4,

Continguts

  1. Models de probabilitat
    Probability axioms, basic combinatorics, random variables, independence and conditional probability, expected values (review, only problems and online material), inequalities (Markov, Chebyshev, Jensen), (weak) Law large numbers, entropy and mutual information. Properties of Gaussian distributions, central limit theorem.
  2. Modelos lineales
    Spectral theorem for symmetric matrices. Positive-definite matrices, quadratic forms. SVD. Curse of dimensionality, High-dimensional spaces. Dimensionality reduction. PCA. Monroe-Penrose pseudo-inverse.
  3. Estimació. Tècniques bàsiques de ML per classificació i regressió
    Maximum likelihood and bayesian estimation. Linear regression. Bias-variance tradeoff. Classification.
  4. Models gràfics i sistemes dinàmics
    Graphical models. Belief propagation. Hidden Markov Models. Kalman filters. Time series

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Models probabilistics

Probability axioms, basic combinatorics, random variables, independence and conditional probability, expected values (review, only problems and online material), inclusion/exclusion, conditional independence, inequalities (Markov, Chebyshev, Jensen), examples: Bernouilli, Binomial, Multinomial, Poisson, (weak) Law large numbers, entropy and mutual information. Density functions, examples: uniform, exponential, Gaussian (review, problems and online material), beta, dirichlet, (eigenvalues/eigenvectors, symmetric, positive definite matrices video), multivariate gaussian, memoryless of exponential distribution. Properties of Gaussian distributions, central limit theorem.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
6h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Models lineals

Spectral theorem for symmetric matrices. Positive-definite matrices, quadratic forms. SVD. Dimensionality reduction. PCA. Monreo-Penrose pseudo-inverse. Infinite-dimension vector spaces. Continuity of linear operators. Hilbert spaces. Riesz representation theorem.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
6h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Estimació, tècniques bàsiques de aprenentatge automàtic per regressió i classificació

Maximum likelihood and bayesian estimation. Linear regression. Bias-variance tradeoff. Classification.

Continguts:
Teoria
6h
Problemes
6h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Models gràfics i sistemes dinàmics

Graphical models. Belief propagation. Hidden Markov Models. Kalman filters. Time series.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
6h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

test autoavaluació T1


Objectius: 1
Setmana: 4
Tipus: examen de teoria
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
17h

test autoavaluació T2


Objectius: 1
Setmana: 8
Tipus: examen de teoria
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
17h

test autoavaluació T3


Objectius: 1
Setmana: 12
Tipus: examen de teoria
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
19h

test autoavaluació T4


Objectius: 1
Setmana: 16
Tipus: examen de teoria
Teoria
1h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
19h

Treball 1



Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
4.5h

Treball 2



Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Treball 3



Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Treball 4



Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Metodologia docent

Alguns materials serán online. La resta en classes presencials a la pisarra. Classes de discussió de problemes i exemples,

Mètode d'avaluació

La avaluació se basa en el desenvolupament de projectes. Cada projecte serà avaluat (0=
FM = Suma_i (Wi*Mi)

On

Wi = és el pes de cada projecte i = 1, ... N
Mi = és la nota de cada projecte i = 1, ... N

En aquest curs els projectes proposats seran:
* P1 (25%): Probabilitat bàsica, teoría de la informació i àlgebra linial,
* P2 (25%): Estimació, ML i bayesiana
* P3 (25%): Bias/Variance tradeoff
* P4 (25%): Regressió i clasificació

Bibliografia

Bàsica:

Complementaria:

Web links

Capacitats prèvies

Teoria de probabilitat bàsica, algebra lineal, càlcul

Addenda

Continguts

No hi ha canvis respecte la guia docent. No changes regarding "guia docent"

Metodologia docent

Presencial (normalment el número de alumnes matriculats està per sota 20). Presential (normally the number of students registered is under 20)

Mètode d'avaluació

El mateix que el proposat a la guia docent. No changes regarding "guia docent"

Pla de contingència

Es prepararien materials online per tota la assignatura. Classes per google meet per revisió dels conceptes més complexes i per problemes i dubtes (2 hores de classes per google meet a la setmana). We would post materials online for all the subject. Classes for google meet for review of the most complex concepts and for problems and questions (2 hours of classes for google meet per week)