Etiqueta: Aprendizaje Automático

En esta lección nos adentramos ya en las teorías más punteras que están transformando la producción, el diseño y el propio funcionamiento de las aplicaciones informáticas y los videojuegos. Discriminar vs. Generar Hablar de IA generativa implicar un «remapeo» mental de las arquitecturas vistas hasta ahora. Mientras que los modelos tradicionales aprenden P(Y|X), es decir, […]

Esta lección es importante por su relevancia actual. El Aprendizaje Profundo es el resultado de usar redes neuronales artificiales con muchas capas y representación jerárquica de características, que han sido entrenadas con backpropagation sobre cantidades ingentes de datos (Big Data)… y sin embargo eso supone un salto de abstracción muy importante. Salto de abstracción En […]

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 […]

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. Los métodos basados en valor s métodos basados en política consiguen superar las limitaciones de […]

Por un lado, 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. Por otro lado, en el mundo del marketing siempre ha sido fundamental analizar las compras de […]

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 […]