Técnicas de Optimización para la Minería de Datos

Créditos
6
Tipos
Optativa
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.

Profesorado

Responsable

  • Jordi Castro Pérez (jordi.castro@upc.edu)

Otros

  • F. Javier Heredia Cervera (f.javier.heredia@upc.edu)
  • Jessica Rodríguez Pereira (jessica.rodriguez@upc.edu)

Horas semanales

Teoría
4
Problemas
0
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
7.53

Competencias

Competencias Transversales

Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

    • Lengua extranjera

  • CT5 - Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

    • Básicas

  • CB6 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB7 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB10 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

    • Competencias Técnicas Genéricas

    Genéricas

  • CG2 - Identificar y aplicar métodos de análisis, extracción de conocimiento y visualización de datos recogidos en formatos muy diversos.

    • Competencias Técnicas

    Específicas

  • CE1 - Desarrollar algoritmos eficientes basados en el conocimiento y comprensión de la teoría de la complejidad computacional y las principales estructuras de datos dentro del ámbito de ciencia de datos

    • Objetivos

    1. (ver versión en inglés)
      Competencias relacionadas: CT5, CE1, CB10,
    2. (ver versión en inglés)
      Competencias relacionadas: CT5, CE1, CB10,
    3. (ver versión en inglés)
      Competencias relacionadas: CT4, CT5, CG2, CB6, CB7,

    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.
      Quasi-Newton methods.
      Optimization of neural networks.
    2. Optimización con restricciones y "Support Vector Machines".
      - Introduction to the modelling langauge AMPL.
      - 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. Application to clustering.

    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: 3 1 2
    Teoría
    17.3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    33h

    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: 3 1 2
    Teoría
    17.4h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    33h

    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: 3 1
    Teoría
    17.3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    33h

    Metodología docente

    (ver versión en inglés)

    Método de evaluación

    (ver vesión en inglés)

    Bibliografía

    Básico

    Web links

    Capacidades previas

    (ver versión en inglés)