TOPICOS DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO

El Aprendizaje Automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

A continuación se muestran una serie de temas que podrían formar parte del temario de un curso sobre aprendizaje automático.
Modelado de funciones de densidad de probabilidad condicionadas: clasificación y regresión
Redes neuronales artificiales
Árboles de decisión
Modelos de regresión múltiple no postulados
Regresión en procesos Gaussianos
Análisis de discriminantes lineales
k-vecinos más próximos
Perceptrón
Funciones de base radial
Máquinas de soporte vectorial
Modelado de funciones de densidad de probabilidad mediante modelos generativos
Algoritmo EM
Modelos gráficos, como las redes bayesianas y los campos aleatorios de Markov
Mapeado topográfico generativo
Técnicas de inferencia aproximada
Cadenas de Markov y Método de Monte Carlo
Métodos variacionales
Optimización: La mayoría de los métodos descritos arriba usan algoritmos de optimización o son por sí mismos instancias de problemas de optimización.