• Tipos de algoritmos de clustering.
• Medida de distancia.
• Algoritmo K-means: agrupamiento exclusivo.
• Algoritmos aglomerativos y divisorios: agrupamiento jerárquico.
• Algoritmo EM: agrupamiento probabilista.
• Algoritmo Fuzzy C-means: agrupamiento solapado.
• Tipos de recomendaciones y aplicaciones.
• Recomendación colaborativa: basada en usuarios y basada en
ítems.
• Recomendación basada en contenidos.
• Sistemas híbridos.
• Similitud con el funcionamiento del cerebro.
• La neurona artificial. El perceptrón.
• Redes neuronales multicapa.
• Redes neuronales recurrentes. Hopfield Network.
• Simulación de la evolución natural.
• Etapas de un algoritmo genético.
• Diseño de un algoritmo genético para la resolución de problemas.
• Mejora de un algoritmo genético mediante técnicas de diversidad.
• Aplicación de las distintas técnicas en diferentes situaciones.
• Casos de estudio con sistemas expertos basados en reglas.
• Casos de estudio con sistemas expertos difusos basados en reglas.
• Casos de estudio con árboles de decisión.
• Casos de estudio con redes neuronales.
• Casos de estudio con algoritmos genéticos.
• Sistemas inteligentes híbridos.
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