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<head>
<title>Introducción al aprendizaje automático (machine learning) supervisado en ecología</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="author" content="Rocío Joo" />
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<textarea id="source">
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
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightStyle": "github",
"highlightLines": true,
"countIncrementalSlides": false
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();
(function() {
"use strict"
// Replace <script> tags in slides area to make them executable
var scripts = document.querySelectorAll(
'.remark-slides-area .remark-slide-container script'
);
if (!scripts.length) return;
for (var i = 0; i < scripts.length; i++) {
var s = document.createElement('script');
var code = document.createTextNode(scripts[i].textContent);
s.appendChild(code);
var scriptAttrs = scripts[i].attributes;
for (var j = 0; j < scriptAttrs.length; j++) {
s.setAttribute(scriptAttrs[j].name, scriptAttrs[j].value);
}
scripts[i].parentElement.replaceChild(s, scripts[i]);
}
})();
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
// adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
// of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
(function(d) {
const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
const preParents = [];
const findPreParent = function(line, p = 0) {
if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
const el = line.parentElement;
return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
};
for (let line of hlines) {
let pre = findPreParent(line);
if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
}
preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
})(document);</script>
<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
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slideshow._releaseMath(document);
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<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
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(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
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