Técnicas de Optimización para la Minería de Datos

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Créditos
6
Tipos
Complementaria de especialidad (Ciencia de los Datos)
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
EIO
The course introduces the basic concepts of optimization and the different types of optimization problems, the iterative algorithms to solve these problems, and their properties. The practice of optimization using modeling languages to describe a problem and commercial and publicly available solvers is also emphasized.

Profesores

Responsable

  • Jordi Castro Pérez ( )

Otros

  • F. Javier Heredia Cervera ( )

Horas semanales

Teoría
3.2
Problemas
0
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0.777
Aprendizaje autónomo
52

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Advanced computing

  • CEE3.2 - Capacidad para utilizar un espectro amplio y variado de recursos algorítmicos para resolver problemas de alta dificultad algorítmica.
  • CEE3.3 - Capacidad para entender las necesidades computacionales de problemas de disciplinas distintas de la informática y efectuar contribuciones significativas en equipos multidisciplinares que usen la computación.

Service engineering

  • CEE5.3 - Capacidad para trabajar en equipos interdisciplinarios de ingeniería de servicios y, disponiendo de la experiencia de dominio necesaria, capacidad para trabajar autónomamente en sistemas de servicios concretos.

Específicas comunes

  • CEC1 - Capacidad para aplicar el método científico en el estudio y análisis de fenómenos y sistemas en cualquier ámbito de la Informática, así como en la concepción, diseño e implantación de soluciones informáticas innovadoras y originales.
  • CEC2 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y diseño experimental en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación e innovación en todos los ámbitos de la Informática.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Capacidad para aplicar el método científico en el estudio y análisis de fenómenos y sistemas en cualquier ámbito de la Informática, así como en la concepción, diseño e implantación de soluciones informáticas innovadoras y originales.
  • CG3 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y diseño experimental en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación e innovación en todos los ámbitos de la Informática.

Competencias Transversales

Sostenibilidad y compromiso social

  • CTR2 - Conocer y comprender la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar. Ser capaz de analizar y valorar el impacto social y medioambiental

Razonamiento

  • CTR6 - Capacidad de razonamiento crítico, lógico y matemático. Capacidad para resolver problemas dentro de su área de estudio. Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales. Capacidad de diseñar y realizar experimentos sencillos, y analizar e interpretar sus resultados. Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.

Básicas

  • CB9 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Objetivos

  1. (ver versión en inglés)
    Competencias relacionadas: CEE5.3, CEE3.2, CTR2, CTR6,
  2. (ver versión en inglés)
    Competencias relacionadas: CEE5.3, CG1, CG3, CEE3.2, CEE3.3, CB9, CEC1, CEC2,
  3. (ver versión en inglés)
    Competencias relacionadas: CEE5.3, CEE3.2, CEE3.3,
  4. (ver versión en inglés)
    Competencias relacionadas: CEE5.3, CTR6,

Contenidos

  1. Optimización sin restricciones
    Optimality conditions. Convexity. Descent directions.
    Line search. Acceptability of step sizes.
    General minimization algorithm.
    Gradient method. Rate of convergence.
    Newton's method. Factorizations to ensure convergence.
    Weighted least squares.
    Introduction to AMPL. The Neos solver site.
  2. Optimización con restricciones y "Support Vector Machines".
    - Introduction to Support Vector Macines (SVM)
    - KKT Optimality conditions of constrained optimization. Optimality conditions of SVM.
    - Duality in Optimization. The dual of the SVM.
  3. Programación Entera.
    - Modelling problems with binary variables.
    - The branch and bound algorithm for integer programming
    - Gomory's cutting planes algorithm.
    - Minimal spanning tree problem and algorithms of Kruskal and Prim.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Unconstrained Optimization

Optimality conditions. Convexity. Descent directions. Line search. Acceptability of step sizes. General minimization algorithm. Gradient method. Rate of convergence. Newton's method. Factorizations to ensure convergence. Weighted least squares. Introduction to AMPL. The Neos solver site.
Objetivos: 1 2 3 4
Teoría
17.3h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
35h

Constrained Optimization and Support Vector Machines

- Introduction to Support Vector Macines (SVM) - KKT Optimality conditions of constrained optimization. Optimality conditions of SVM. - Duality in Optimization. The dual of the SVM.
Objetivos: 1 2 3 4
Teoría
17.4h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
35h

Integer Programming

- Modelling problems with binary variables. - The branch and bound algorithm for integer programming - Gomory's cutting planes algorithm. - Minimal spanning tree problem and algorithms of Kruskal and Prim
Objetivos: 1 2 3 4
Teoría
17.3h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
35h

Metodología docente

(ver versión en inglés)

Método de evaluación

(ver vesión en inglés)

Bibliografía

Básica:

Web links

Capacidades previas

(ver versión en inglés)

Adenda

Contenidos

No changes with respect to the standard syllabus.

Metodología docente

The first 2/3 of the lectures will be in class; the last 1/3 will be online.

Método de evaluación

No changes with respect to the standard syllabus.

Plan de contingencia

Lectures will continue online, using the same course slides and Google Meet.