Visión general de etiquetas para: 'algoritmos'

Entradas en este sitio con 'algoritmos'

• Sistemas Deductivos Proposicionales
  En temas anteriores hemos visto algunos algoritmos para resolver el  problema de la deducción , por ejemplo, por medio de Tableros Semánticos o DPLL, todos ellos basados e
• Formas Prenex, de Skolem y Teorema de Herbrand
  Al igual que vimos cómo extender los Tableros Semánticos de LP a LPO, en este capítulo vamos a ver los fundamentos necesarios para extender las Formas Normales y Formas Cl
• Formas Normales, Cláusulas y Algoritmo DPLL
  En este tema vamos a abordar los métodos más comunes de preprocesamiento de fórmulas LP, que también serán aplicables a fórmulas LPO, y mostraremos uno de los algoritmos c
• Construir un buscador desde cero
  En esta entrada vemos cómo se pueden implementar de forma muy sencilla buscadores en Espacios de Estados en un lenguaje con características funcionales. La idea no es pres
• Tableros Semánticos en Lógica de Primer Orden
  Igual que la Lógica de Primer Orden extiende la Lógica Proposicional, el método de Tableros Semánticos que veremos para Lógica de Primer Orden se obtendrá añadiendo al mét
• Tableros Semánticos en Lógica Proposicional
  El método de los Tableros Semánticos proporciona un algoritmo para la decisión de la satisfactibilidad de un conjunto de fórmulas sin necesidad de preprocesamiento de las
• Lua: La Elegancia de un Buen Diseño
  Hay lenguajes que motivan el descubrimiento y la experimentación (cada cual encuentra los suyos... en mi caso, Logo, Haskell, Scheme, Elm, NetLogo, Julia), y otros que me
• Variational AutoEncoder
  Los  Variational AutoEncoders (VAE)  son modelos de aprendizaje que mezclan las redes neuronales con distribuciones de probabilidad. Su principal uso es el de construir mo
• Medir la eficacia de un aprendizaje
  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
• Algoritmos de Clustering
  Un algoritmo de  clustering  tiene como objetivo agrupar los objetos de un dataset según su  similaridad , de forma que los objetos que hay dentro de un grupo ( cluster )
• Planificación: Fundamentos (y NetLogo)
  En esta entrada completamos el uso de procedimientos de búsqueda en Espacios de Estados para resolver problemas de Planificación Automática. Veremos algunas generalidades
• Monte Carlo Tree Search in NetLogo
  In this post we present a complete implementation of Monte Carlo Tree Search in NetLogo. It is based on a previous post about the fundamentals of this algorithm for solvin
• PageRank y el Surfista Aleatorio
  De forma genérica, se denomina  PageRank  a las diversas versiones de un algoritmo de ranking de páginas web que fue diseñado por  Larry Page  y  Sergey Brin  cuando ambos
• Metaheurísticas: Búsqueda y Optimización
   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 solucio
• Metaheurísticas
   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 solucio
• Simulated Annealing in NetLogo
  In this post we will see implementations of Simulated Annealing algorithm. If you have played a little bit with the previous models in local search , you have realized tha
• Búsquedas Estocásticas: Templado Simulado
   Hay muchas veces en los que los algoritmos de búsqueda deterministas se quedan atascados enseguida en óptimos no demasiado buenos. Para estos casos se han diseñado algori
• Algoritmo de Monte Carlo aplicado a Búsquedas en Espacios de Estados
  Cuando se trata el tema de la IA aplicada a juegos normalmente se comienza hablando de los llamados Juegos con Información Perfecta (3 en raya, Conecta 4, Damas, Reversi,
• Resolviendo Problemas de Satisfacción de Restricciones con Hormigas
    Al igual que hemos visto metaheurísticas varias (como  BFS ,  A* , o  Templado Simulado ) para dar soluciones a familias de problemas siempre y cuando pudiéramos represe
• Entrenamiento de Redes Neuronales: mejorando el Gradiente Descendente
  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 , qu
• Problemas de Satisfacción de Restricciones
  La resolución de Problemas de Satisfacción de Restricciones ( PSR , por sus siglas en español, o CSP por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas utilizadas para l
• Classical elements in NetLogo: Fire
  Following with the simulation of Classical Elements in NetLogo , and after Earth and Water , we will address in this post how to simulate some fire features, but taking in
• Classical elements in NetLogo: Water
  After  Earth , and to continue with the simulation of Classical Elements in NetLogo , in this post we will give some simple, but very graphical and good looking, models to
• Classical elements in NetLogo: Earth
  With this post we begin a series of posts that aim to simulate the creation and behavior of the 4 classic elements of nature in NetLogo: Earth, Water, Fire and Air. In thi
• Self Organizing Maps (SOM) in NetLogo
  In this post we present how to implement Self Organizing Maps (Kohonen, 1992) in NetLogo. Specifically, we will implement two versions, a first introduction example to pro
• Artificial Neural Networks in NetLogo
  As a way to continue with AI algorithms implemented in  NetLogo , in this post we will see how we can make a simple model to investigate about Artificial Neural Networks (
• Local Search Algorithms in NetLogo
  In this post we will see implementations of a couple of methods that, starting from initial states, will search in the state space by local moves that take us closer to th
• A General A* Solver in NetLogo
  Among the different search algorithms that make use of partial information by using heuristics, the most famous is the A* algorithm, and in this post we will present sever
• A general BFS Solver in NetLogo
  In this post we will provide an agent based model that solves BFS in a generic way (as generic as it can be done with a standard  NetLogo  programming style). For that, we
• Curso acelerado de Lógica Proposicional
   En esta entrada vamos a intentar dar un curso acelerado (aceleradísimo) acerca de qué es la  Lógica Proposicional  y de qué forma se pueden automatizar algunos de los pro
• Aprendizaje por refuerzo: algoritmo Q Learning
  En entradas anteriores destacábamos dos tipos principales de aprendizaje automático: por una parte, el Aprendizaje Supervisado , y por otra el Aprendizaje no Supervisado .
• Minimax: Juegos con adversario
  En entradas anteriores hemos visto estrategias de búsqueda para encontrar soluciones a problemas que se pueden expresar por medio de un espacio de búsqueda con estructura
• Métodos combinados de aprendizaje
  En el campo del aprendizaje automático, los métodos combinados ( métodos de ensemble ) utilizan múltiples algoritmos de aprendizaje para obtener un rendimiento predictivo
• Aprendizaje Inductivo: Árboles de Decisión
  Entre los diversos tipos de aprendizaje que podemos diferenciar, destaca el  aprendizaje inductivo , que se basa en el descubrimiento de patrones a partir de ejemplos. Ent
• Búsquedas No Informadas
  Los algoritmos de búsqueda ciega o no informada no dependen de información propia del problema a la hora de resolverlo. Por lo que son algoritmos generales y se pueden apl
• Introducción a las redes complejas
  Entre los avances realizados en redes complejas (tanto naturales como artificiales) destacan aquellos relacionados con las propiedades de mundo pequeño y libres de escala
• Bases de Datos en Grafo
  En los últimos años ha aparecido una buena colección de bases de datos basadas en grafo mpara dar soluciones a diversos problemas que venían apareciendo en el mundo de las
• Análisis Formal de Conceptos
  El análisis formal de conceptos proporciona una metodología para derivar una jerarquía de conceptos (como una ontología) a partir de una colección de objetos y las propied
• Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
  Los modelos de aprendizaje supervisado  son aquellos en los que se aprenden funciones a partir de un conjunto de ejemplos de los que conocemos la salida deseada (dependien
• Mapas Auto-Organizados
  Los  Self Organizing Maps  ( Mapas Auto-Organizados ), o  SOM , fueron inventados en 1982 por Teuvo Kohonen, profesor de la Academia de Finlandia, y proporcionan una forma
• Introducción al Aprendizaje Automático
  Grosso modo, el  Aprendizaje Automático  (AA, o  Machine Learning,  por su nombre en inglés) es la rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar t
• Redes Neuronales: una visión superficial
  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 cere
• Algoritmos de hormigas y el problema del viajante
  Los Algoritmos de Hormigas son  una metodología inspirada en el  comportamiento colectivo  de las hormigas en su búsqueda de alimentos. Se debe recordar que las hormigas s
• PSO: Optimización por enjambres de partículas
  La  Optimización por Enjambres de Partículas  (conocida como  PSO , por sus siglas en inglés,  Particle swarm optimization ) es una técnica de optimización/búsqueda en el
• Fractales
  El matemático  Benoît Mandelbrot  fue el responsable de desarrollar, en 1975, el concepto de fractal, que proviene del vocablo latino  fractus  (puede traducirse como “que
• Sistemas Colectivos. Inteligencia Colectiva
  En esta entrada se describen fenómenos que sólo aparecen en sistemas compuestos por dos o más individuos . En particular, estamos interesados en los fenómenos colectivos q
• Algoritmos Genéticos
  Los primeros ejemplos de lo que hoy podríamos llamar algoritmos genéticos aparecieron a finales de los 50 y principios de los 60, programados en computadoras por biólogos
• Búsquedas Informadas
  Es evidente que los  algoritmos de búsqueda ciega  (o  no informada ) serán incapaces de encontrar soluciones en problemas en los que el tamaño del espacio de búsqueda es
• Lo imposible (de Fernando Orejas)
  En su famoso artículo de 1936, del que ya se ha hablado en otras entradas de este blog, Turing hacía varias cosas notables. Primero, definía un modelo de máquina (la máqui
• Mapas semánticos: clasificación y representación
  El problema de la clasificación de objetos es, a grandes rasgos, uno de los problemas centrales de la investigación y donde, quizás de forma más clara, podemos observar la
• Clustering por K-medias
   El  algoritmo de las K-medias  (presentado por MacQueen en 1967) es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de la  clust
• Algoritmo A*
  El algoritmo de búsqueda A* se clasifica dentro de estos algoritmos de búsqueda informada. Fue presentado por primera vez en 1968 por Peter E. Hart, Nils J. Nilsson y Bert
• Self Organizing Maps
  Los Self Organizing Feature Maps (Mapas de Características Auto-organizativos), o SOM, fueron inventados por Teuvo Kohonen, profesor de la Academia de Finlandia, y proporc
• Algoritmo ID3
  Los algoritmos de árboles de decisión construyen modelos de regresión o clasificación en forma de estructura de árbol. Habitualmente, dividen el conjunto de datos en conju
• Problemas de Búsqueda y Planificación
  Sin lugar a dudas, una de las principales características de la inteligencia es su capacidad para resolver problemas. Si consideramos una inteligencia como la humana, adem
• Clever Algorithms: Un libro de Jason Brownlee
  Implementing an Artificial Intelligence algorithm is difficult. Algorithm descriptions may be incomplete, inconsistent, and distributed across a number of papers, chapters
• Algoritmos basados en Sistemas Colectivos
  Como parte del tema Sistemas Colectivos. Inteligencia Colectiva  del MCVA se han publicado 3 nuevos yutzus que abordan el análisis de algunas metodologías algorítmicas que
• Sobre Traversals...
  Definición formal de Traversals sobre Esquemas de Grafos: Sea \(S(S_V,S_E)\) un grafo dirigido que llamaremos Esquema , a sus vértices les llamaremos tipos , y a sus arist

Etiquetas relacionadas