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In this course, you will learn :
El objetivo de este Capstone Project es mostrar un ejemplo del trabajo que se realiza diariamente en el departamento de Cosmología del Port d’Informació Científica, en Barcelona. Se trata de crear un clasificador para imágenes de galaxias, a partir de datos del proyecto GalaxyZoo e imágenes y datos del telescopio Sloan Digital Sky Survey. Los trabajos y ejercicios guiados llevarán al estudiante a la exploración y analisis de estos datos, hasta realizar una herramienta automática de Machine Learning.
Syllabus :
1. Introducción
- BIENVENIDA
- Contenidos del curso (Temario)
- Organización del curso y evaluación
- Sobre el certificado
2. La maquina virtual
- Instalación de la máquina virtual
- Instalación de la máquina virtual
- Instalación de la máquina virtual
3. Exploración de datos
- En esta semana vamos a conocer el proyecto y a hacer una primera exploración de algunos de los datos con los que iremos trabajando. Nos familiarizamos con el contenido de estos ficheros y haremos el trabajo preliminar para poderlo luego aplicar a grandes volumenes de datos.
4. Modelo de datos
- En esta semana aprenderemos a cargar los datos en Hive, construir su modelo de datos y entender la tarea de clasificar una galaxia según su forma.
5. Clasificación
- Esta semana vamos a normalizar un modelo de datos, estudiaremos con profundidad los votos que nos han proporcionado los usuarios y generaremos la información necesaria para construir un clasificador automàtico.
6. Machine Learning
- Esta semana introduciremos el dataset de imágenes galácticas y prepararemos dos algoritmos de Inteligencia Artificial para la clasificación automática de galaxias a partir de una imagen.
