Fundamentos Matemáticos del Machine Learning (I)

15 de Marzo de 2017, ha tenido 369 vistas

El objetivo de la serie de entradas que comienza aquí es el de hacer un repaso por los fundamentos matemáticos que hay detrás del concepto de aprendizaje que nos encontramos habitualmente en áreas tan actuales como el Aprendizaje Estadístico o el Machine Learning (Aprendizaje Automático). Intentaremos presentar un marco base unificado a ambas teorías, de forma que se vea cómo cada una de ellas añade un conjunto de suposiciones adicionales a esta base (y algunas diferencias de enfoque propios de cada disciplina y los investigadores que las componen) e intentaremos, en la medida de lo posible, atacar nuestro objetivo con la ambiciosa pretensión de que el marco sea lo suficientemente general como para abarcar los distintos tipos de aprendizaje que se vienen considerando en la literatura.

En esta entrada presentaremos la motivación del problema de aprendizaje de forma muy general, y daremos el marco matemático (el de espacios de probabilidad) sobre el que montaremos el formalismo necesario para hablar de aprendizaje desde el punto de vista matemático.

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Seminario (I+A)A ... Nueva Temporada

8 de Marzo de 2017, ha tenido 128 vistas

Da comienzo la segunda temporada del Seminario (I+A)A (Inteligencia Artificial + Aprendizaje Automático) del Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla. Debido al éxito que está teniendo este área de investigación, este año nos trasladamos y haremos las sesiones en el aula A0.30 de la E.T.S. Ingeniería Informática.

Puedes encontrar más información en la página del seminario.

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La Tiranía de las Publicaciones

20 de Febrero de 2017, ha tenido 143 vistas

Se habla mucho acerca de la tiranía a la que estamos sometidos en el mundo académico por el sistema de publicaciones existente, basado fundamentalmente en el monopolio de unas cuantas editoriales que gestionan la transmisión del conocimiento producido, pero no es la única tiranía relacionada con ellas... en esta entrada se indican algunas otras formas derivadas que, juntas, forman un triunvirato que, por desgracia, condiciona la forma en que se desarrolla la investigación actual.

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Entrenamiento de Redes Neuronales: mejorando el Gradiente Descendiente

19 de Febrero de 2017, ha tenido 1717 vistas

El procedimiento utilizado para llevar a cabo el proceso de aprendizaje en una red neuronal se denomina entrenamiento. Aunque hay uno, el del Gradiente Descendiente, que popularmente se impone sobre los demás por su facilidad y extensión de uso, hay muchos otros que pueden resultar interesantes, presentando diferentes características y rendimiento que los pueden hacer más adecuados dependiendo de las características del problema concreto al que nos enfrentemos. En esta entrada haremos un breve recorrido por los algoritmos que hacen uso de aproximaciones numéricas basadas en propiedades diferenciales para conseguir optimizar (minimizar) la función de error. En concreto, nos centraremos en aquellos que realizan mejoras sobre el método del Gradiente Descendiente.

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Complex Networks Toolbox (NetLogo)

24 de Enero de 2017, ha tenido 347 vistas

This NetLogo model is a toy tool to launch experiments for Complex Networks.

It provides some basic commands to generate and analyze small networks by using the most common and famous algorithms (random graphs, scale free networks, small world, etc). Also, it provides some methods to test dynamics on networks (spread processes, page rank, cellular automata,...).

All the funtionalities have been designed to be used as extended NetLogo commands. In this way, it is possible to create small scripts to automate the generating and analyzing process in an easier way. Of course, they can be used in more complex and longer NetLogo procedures, but the main aim in their design is to be used by users with no previous experience on this language (although, if you know how to program in NetLogo, you can probably obtain stronger results).

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Métodos combinados de aprendizaje

15 de Julio de 2015, 953 vistas

En el campo del aprendizaje automático, los métodos combinados (métodos de ensemble) utilizan múltiples algoritmos de aprendizaje para obtener un rendimiento predictivo que mejore el que podría obtenerse por medio de cualquiera de los algoritmos de aprendizaje individuales que lo constituyen. La idea de los métodos combinados es considerar múltiples hipótesis simultáneamente para formar una hipótesis que, con suerte, se comporte mejor.

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Sobre la Inteligencia Artificial...

7 de Septiembre de 2013, 1916 vistas

El campo de la Inteligencia Artificial (IA) clásica aparece en los años 50 como resultado de la comprensión del cerebro por medio de la neurociencia, las nuevas teorías matemáticas de la información, la teoría de control que surge desde la cibernética y la aparición del ordenador digital. La IA es un campo de investigación transdisciplinar que generalmente se relaciona con el desarrollo e investigación de sistemas que operan o actúan inteligentemente. Está considerada una disciplina de las ciencias de la computación ya que tiene un enfoque principalmente computacional.

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