Una de las consecuencias naturales de utilizar Aprendizaje por Refuerzo (o Computación Evolutiva) es que puede aparecer «inteligencia emergente», ¡algo muy interesante en videojuegos! Se trata de un comportamiento razonablemente complejo que «surge» (bottom-up) a partir de la mecánica del juego, no de la mente del diseñador (top-down) y por lo tanto puede sorprender hasta […]
Aunque la Computación Evolutiva es una disciplina independiente de la llamada Inteligencia Computacional, encaja bien dentro de un tema de Aprendizaje por Refuerzo ya que puede usarse como una forma muy distinta de crear un sistema que se adapte a cierto comportamiento que buscamos. La Computación Evolutiva puede encajar bien dentro del tema de Aprendizaje […]
Los métodos basados en política consiguen superar las limitaciones de los métodos basados en valor para hacer Aprendizaje por Refuerzo cuando los espacios de acciones son continuos o la dinámica del sistema requiere acciones estocásticas. En lugar de aprender indirectamente una función de valor de acción Q(s, a) y seleccionar la acción con el valor […]
El Aprendizaje por Refuerzo asume que el sistema es un agente que aprende por ensayo y error, interactuando con su entorno. Por eso es especialmente útil para utilizar en videojuegos, por ejemplo para modelar el comportamiento de personajes no jugadores. Propiedades y cadenas de Markov Para empezar, debemos dominar el marco formal que sostiene todo […]
En el mundo del marketing siempre ha sido fundamental analizar las compras de los clientes y estudiar las asociaciones entre los distintos productos que adquieren para plantear ofertas, descuentos, etc. En los videojuegos esto no es distinto ni a nivel de compra ni a nivel de comportamiento dentro del juego. Análisis de relaciones entre datos […]
Esta lección es importante porque la detección de datos que no encajan bien en el patrón habitual es algo que se usa mucho en ciberseguridad, también en la seguridad de los videojuego para, por ejemplo, detectar las trampas de los jugadores. Anomalías ¿Qué es una anomalía? Pues un patrón o una simple observación en los […]
Esta lección es importante porque no es raro acabar trabajando con espacios multidimensionales con un número tan alto de dimensiones que no es viable trabajar con él hasta que no lo reduzcamos. El problema de la dimensionalidad Lo que algunos llaman también la maldición de la dimensionalidad (curse of dimensionality) es un problema que presentan […]
Cuando el aprendizaje es no supervisado, ya no hay etiquetas y por lo tanto los algoritmos (como los de agrupamiento) tienen que «descubrir» por sí mismos la estructura «latente» en los propios datos… se podría decir que son algoritmos de descubrimiento, lo cual es muy útil para segmentar clientes en el mundo del marketing o […]
Para sentar las bases de lo que luego se llamará «Aprendizaje Profundo» y veremos al final del curso, terminamos el tema abordando las redes neuronales artificiales. Perceptrón Las redes neuronales artificiales (ANN, Artificial Neural Networks) se inspiran en cierto modo en las redes neuronales naturales, las biológicas que se encuentran en nuestro cerebro y en […]
Un buen científico de datos no se conforma con los modelos más básicos sino que trata de diagnosticar posibles fallos, exprimir el rendimiento de dichos modelos a tope y, si hace falta, combinar varios modelos para crear sistemas altamente precisos. Diagnóstico de modelos Una vez vistos temas de regresión lineal y demás… hay que saber […]