class: center, middle, inverse, title-slide # Introducción al aprendizaje automático (machine learning) supervisado en ecología ### Rocío Joo ### Abril 2021 --- Curso organizado por: <br> <img src="./img/logo_cousteau.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" /> --- # Rocío Joo <img src="./img/symbol-ecostat.png" width="40%" style="display: block; margin: auto;" /> * Investigación en estadística aplicada a la ecología y pesquería * Científica de datos en Global Fishing Watch * Doctorado sobre la modelización de trayectorias de embarcaciones pesqueras (Université de Montpellier, Francia) * Master en Matemáticas, Estadística y Aplicaciones (Montpellier SupAgro - Université de Montpellier, Francia) * Ingeniería Estadística (Universidad Nacional de Ingeniería, Perú) <svg viewBox="0 0 448 512" style="height:1em;fill:currentColor;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <path d="M400 32H48C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h352c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48zm-48.9 158.8c.2 2.8.2 5.7.2 8.5 0 86.7-66 186.6-186.6 186.6-37.2 0-71.7-10.8-100.7-29.4 5.3.6 10.4.8 15.8.8 30.7 0 58.9-10.4 81.4-28-28.8-.6-53-19.5-61.3-45.5 10.1 1.5 19.2 1.5 29.6-1.2-30-6.1-52.5-32.5-52.5-64.4v-.8c8.7 4.9 18.9 7.9 29.6 8.3a65.447 65.447 0 0 1-29.2-54.6c0-12.2 3.2-23.4 8.9-33.1 32.3 39.8 80.8 65.8 135.2 68.6-9.3-44.5 24-80.6 64-80.6 18.9 0 35.9 7.9 47.9 20.7 14.8-2.8 29-8.3 41.6-15.8-4.9 15.2-15.2 28-28.8 36.1 13.2-1.4 26-5.1 37.8-10.2-8.9 13.1-20.1 24.7-32.9 34z"></path></svg> @rocio_joo <svg viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;fill:currentColor;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <path d="M464 64H48C21.49 64 0 85.49 0 112v288c0 26.51 21.49 48 48 48h416c26.51 0 48-21.49 48-48V112c0-26.51-21.49-48-48-48zm0 48v40.805c-22.422 18.259-58.168 46.651-134.587 106.49-16.841 13.247-50.201 45.072-73.413 44.701-23.208.375-56.579-31.459-73.413-44.701C106.18 199.465 70.425 171.067 48 152.805V112h416zM48 400V214.398c22.914 18.251 55.409 43.862 104.938 82.646 21.857 17.205 60.134 55.186 103.062 54.955 42.717.231 80.509-37.199 103.053-54.947 49.528-38.783 82.032-64.401 104.947-82.653V400H48z"></path></svg> rocio.joo@ufl.edu https://rociojoo.github.io/ --- # Plan para esta tarde: * Presentar el espacio zoom * Visión general del contenido del curso * Algunos resultados de la encuesta previa * Presentaciones de participantes * Práctica de R --- # Espacio zoom * Lista de participantes: nombres, manos * Micrófono, video * Chat: preguntas, comentarios, ayudas de asistentes * Compartir pantallas * Dividir en salas * Evitar notificaciones de otros aplicativos o dispositivos --- # Visión general del curso: -- **1.** Práctica de R: * Ejercicios para que recuerden funciones y cálculos esenciales en R -- **2.** Introducción al aprendizaje automático: * ¿Qué es? Aprendizaje supervisado. Ejemplos de métodos y aplicación. Performance. Validación. Interpretación. Otros aspectos. -- **3.** Aprendizaje automático con tidymodels, gráficos de dependencia parcial e importancia de variables. Proyecto final. La duración de cada sub-módulo dependerá del avance del grupo --- # Dinámica general * El curso lo hacemos todes: ustedes y yo * Explicaciones de mi parte * Trabajos personales o en grupos * Formularios y documentos a llenar * Pausas cada ~40 minutos * Por favor, hacerme recordar: al final de cada clase, habrá un formulario de salida * Al principio de las siguientes clases, empezaremos con las dudas que tengan de la clase anterior * Reglas para las pausas: no dispositivos electrónicos --- # Presentaciones * Les llamaré individualmente * Presentarán brevemente: * quiénes son * su objeto de estudio, qué tipo de datos usan, preguntas, métodos * porqué y para qué están aquí