Medir la eficacia de un aprendizaje

1 de Diciembre de 2018, ha tenido 2650 vistas

Tras ajustar el algoritmo de aprendizaje para desempeñar la tarea hemos de pasar a medir su eficiencia, es decir, intentar extraer alguna medida que nos informe de lo bien (o mal) que lo está haciendo. Como en los casos de aprendizaje supervisado y no supervisado los objetivos que se buscan son muy distintos, la eficiencia de unos u otros algoritmos suele definirse también de formas muy distintas.

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Interacción con el ratón

27 de Octubre de 2018, ha tenido 290 vistas

En esta entrada mostramos cómo hacer uso de los reports que trae NetLogo para generar procedimientos que permiten interactuar con el modelo haciendo uso del ratón.

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Metaheurísticas: Búsqueda y Optimización

29 de Septiembre de 2018, ha tenido 4204 vistas

 Otro nombre habitual que se le da a la perspectiva de obtener estrategias en IA es metaheurística. En este contexto, una heurística es un algoritmo que localiza soluciones "suficientemente buenas" para un problema pero sin preocuparse de si se puede probar que la solución sea correcta u óptima. Los métodos heurísticos compensan la precisión y calidad de las soluciones con la eficiencia computacional (en espacio y tiempo). Al igual que las heurísticas, las metaheurísticas pueden ser consideradas un marco algorítmico general que puede ser aplicado a diferentes problemas de optimización con ligeras modificaciones para adaptarlos a los problemas específicos.

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Metaheurísticas

29 de Septiembre de 2018, ha tenido 7889 vistas

 Otro nombre habitual que se le da a la perspectiva de obtener estrategias en IA es metaheurística. En este contexto, una heurística es un algoritmo que localiza soluciones "suficientemente buenas" para un problema pero sin preocuparse de si se puede probar que la solución sea correcta u óptima. Los métodos heurísticos compensan la precisión y calidad de las soluciones con la eficiencia computacional (en espacio y tiempo). Al igual que las heurísticas, las metaheurísticas pueden ser consideradas un marco algorítmico general que puede ser aplicado a diferentes problemas de optimización con ligeras modificaciones para adaptarlos a los problemas específicos.

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Descubrimiento de Conocimiento en Grafos Multi-Relacionales

25 de Marzo de 2018, ha tenido 989 vistas

En Junio de 2017 Pedro Almagro Blanco presentó la Tesis Doctoral de título Descubrimiento de Conocimiento en Grafos Multi-Relacionales. En esta entrada se publica la introducción de su trabajo, así como el enlace al contenido de la tesis y algunos de los artículos a los que ha dado lugar.

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Sobre el modelado matemático

21 de Mayo de 2013, 5602 vistas

De entre todas las opciones para crear modelos, la del modelado matemático destaca sobre las demás por su eficacia y buenas propiedades. Se presenta bajo formas tan dispares como son: las teorías matemáticas (basadas en sistemas de axiomas y demostraciones, etc.); los modelos numéricos (basados en ecuaciones lineales, ecuaciones diferenciales, cálculo estocástico, etc.); o los modelos computacionales (basados en sistemas de agentes y sus interacciones, sistemas de partículas, algoritmos evolutivos, etc.), que surgen como resultado de las capacidades tecnológicas alcanzadas en los últimos años y que eran inimaginables poco tiempo atrás.

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Redes Neuronales: una visión superficial

19 de Diciembre de 2013, 35911 vistas

Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en cómo se organizan formando la estructura del cerebro. El cerebro puede considerarse un sistema altamente complejo, donde se calcula que hay aproximadamente 100 mil millones (\(10^{11}\)) neuronas en la corteza cerebral y que forman un entramado de más de 500 billones de conexiones neuronales (una neurona puede llegar a tener 100 mil conexiones, aunque la media se sitúa entre 5000 y 10000 conexiones).

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