Presentación del módulo

Este módulo obligatorio presenta métodos matemáticos para el tratamiento de información, trabajando técnicas de visualización, tratamiento y mejora de imágenes, los métodos de clasificación supervisada y no supervisada, así como el análisis multitemporal (detección de cambio, análisis del ciclo estacional y tendencias a largo plazo), mediante la implementación de los algoritmos más relevantes.

Además de las técnicas tradicionales de clasificación y regresión, se dota de herramientas avanzadas de cálculo (estimación mediante redes neuronales, métodos de inversión regularizados, análisis de series temporales, fusión de datos, clasificación híbrida), y para el análisis de los mapas obtenidos (técnicas para cuantificar el error, análisis de curvas ROC y otras).

Descripción del módulo

Número de créditos ECTS: 10

Unidad temporal: Primer y segundo semestre

Carácter: Obligatorio

Contenidos:

• Clasificación supervisada y no supervisada
• Métodos paramétricos y no paramétricos
• Redes neuronales y árboles de decisión
• Teoría y ajuste de parámetros libres
• Regresión: métodos paramétricos y no paramétricos
• Entrenamiento y medidas de precisión, ajuste y sesgo
• Selección y extracción de características
• Técnicas de fusión de imágenes
• Análisis de detección de cambio
• Análisis de series temporales

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