Aprendizaje Automático en Grafos

Repositorio oficial de la materia "Aprendizaje Automático en Grafos", dictada en el contexto de la Maestría en Data Mining de las facultades de Exactas e Ingeniería de la UBA (Mayo 2021)

Docentes:

• Dr. Martín Elías Costa
• Lic. Gonzalo Barrera Borla

Ambientes de trabajo

El lenguaje de programación "oficial" del curso será Python, aunque los alumnos son bienvenidos a explorar procedimientos equivalentes en R o cualquier otro. Aquellos estudiantes que se sientan cómodos programando pueden instalar las dependencias necesarias como más lo deseen, pero la recomendación del claustro es que utilicen la versión de (mini)conda correspondiente a su sistema operativo. Una vez instalado Miniconda, pueden crear el ambiente mínimo necesario para correr los scripts de la materia con:

conda env create --file environment.yml

⚠️ Como con toda pieza de código desconocida, comience por leer su documentación. Si es muy vaga/o, puede descarga de aquí un resumen de comandos importantes en PDF.

Instalado el ambiente, activarlo es tan sencillo como conda activate aag, y desactivarlo, conda deactivate. El ambiente de trabajo incluye su propia instalación de Jupyter Lab, con lo cual levantar JupyterLab como servicio web es sencillamente:

conda activate aag
jupyter lab

Usuarios más avanzados pueden preferir simplemente registrar el kernel de python en su propia instalación previa de Jupyter Lab.