TA136 - Taller de Procesamiento de Señales

ACLARACIÓN: Los nombres de los libros mencionados puede encontrarlos en la última página de la guía de ejercicios.

• Autoencoders:

1. El capítulo 14 del libro de Goodfellow hace una descripción conceptual del tema muy recomendable.
   

• Causalidad:

1. Para comprender fundamentos del tema recomendamos los capítulos 2 y 5 del libro de Peters. En caso de que quieran saber aún más pueden incorporar el capítulo 4 del mismo libro.
   
2. Dejo un video donde probabilidad y estadística donde se muestra como factorizar conjuntas fácilmente (no es estrictamente un ejercicio de causalidad, pero ayuda mucho a la técnica).
   
   

• PCA: 

1. El capítulo 12.1 del libro de Bishop, lo explica muy bien con bastante profundidad.
2. El capítulo 14.5 del libro de Hastie lo explica de forma excelente.
   
3. En el libro de Murphy, capítulo 12.2 también hay una descripción de PCA, que continua con su "pariente cercano": singular value decomposition (SVD), método visto en Álgebra.
   
4. El capítulo 12 de las notas de Ng es muy buena puerta de entrada al tema. Si bien lo trata medio superficial, es muy claro y motiva muy bien el problema.
   

• K-Means:

1. Bishop lo trata en el capítulo 9.1.
   
2. Hastie lo trata en el capítulo 13.2.1 de forma sencilla.
   
3. Duda lo trata como un caso particular de EM en el capítulo 10.4.3
   
4. Para una explicación rápida, las notas de Ng lo trabajan en el capítulo 10.
   

• EM:

1. Ideal para este tema es la nota de Gupta (sobre todo los primeros 3 capítulos). Al final de ese capítulo aparece un ejemplo similar al ejercicio teórico de la guía.
   
2. Bishop lo trabaja en las secciones 9.2, 9.3 y 9.4.
   
3. Hastie lo trabaja en la sección 8.5
   
4. Murphy lo trabaja en la sección 11.4.
   
5. Las notas de Ng lo tratan bastante bien en el capítulo 11.
   

• Factor Analysis: 

1. Hay una nota de Ng que lo explica muy claramente.
   
2. Murphy lo trabaja muy bien en el capítulo 12.1.

• NLP:

1. Diapositiva presentada por Lautaro Estienne.
   

• MFCC:

1. En el libro de Huang "Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development" está bien explicado en el capítulo 6.5.2.
   
2. Les dejamos video explicativo del órgano de Corti (orientación biológica).
    

• Sistemas de Recomendación:

1. Dejamos un video de Andrew Ng explicando el tema excelentemente.