Representación del Conocimiento

24 de Septiembre de 2017, ha tenido 2503 vistas

Aunque la Representación del Conocimiento es uno de los conceptos centrales y, de alguna manera, más conocidos en Inteligencia Artificial, la pregunta más fundamental "¿qué es?" rara vez se ha contestado directamente. En esta entrada volvemos a lo básico para abordar la cuestión directamente. Creemos que la respuesta se puede entender mejor en función de los cinco roles importantes, y claramente diferentes, que desempeña una representación, cada uno de los cuales plantea necesidades diferentes, y a veces contradictorias, a las propiedades que debe tener una representación.

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Fundamentos Matemáticos del Machine Learning (I)

15 de Marzo de 2017, ha tenido 1966 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 190 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 320 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 6091 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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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Local Search Algorithms in NetLogo

9 de Marzo de 2016, 944 vistas

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 the solution. As the space is more complex and bigger, more difficult is to find the solution, hence we will not be interested in the best path to reach the goal, and maybe we don't obtain the goal in a minimal time, but sometimes is good enough to reach it or to find a state that is very similar to one solution (that is, sometimes we change the best solution for a good enough one).

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El final de Cvltvre

20 de Febrero de 2012, 85 vistas

Tras un par de años de actividad, el proyecto Cvltvre ha dicho definitivamente adios (al menos en su forma actual), y hemos procedido a cerrar el sitio que alojaba el contenido elaborado por el laboratorio y los usuarios. La herramienta no ha defraudado en ningún sentido, pero los intereses del laboratorio han evolucionado en diversas direcciones que suponen un esfuerzo excesivo seguir manteniendo experimentos pasados, sobre todo cuando muchas de las funcionalidades y objetivos que se perseguían en Cvltvre han sido integrados en Yutzu.

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