Epsilon-Greedy es una estrategia que ofrece buenos resultados en la optimización de un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit). Aunque durante la fase de exploración selecciona todos los bandidos con la misma probabilidad. Algo que se puede optimizar seleccionando en esta fase los bandidos en base al valor de su recompensa esperada. Con lo que el agente solamente se … [Leer más...] acerca de Softmax para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Ciencia de datos
La ciencia de datos es un área de conocimiento interdisciplinar en el cual se utilizan procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelar datos para extraer todo su valor. Pudiéndose emplear tanto con conjuntos de datos estructurados como no estructurados. Los científicos de datos, los profesionales de esta área deben poseer grandes conocimientos de estadística e informática. Además de conocimiento de los procesos que están modelando.
Con la ciencia de datos es posible revelar tendencias y obtener información para que tanto las empresas como las instituciones puedan tomar mejores decisiones. Basando estas así en conocimiento validado no en intuiciones.
Las publicaciones de esta sección abarca diferentes temas de áreas como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
Valores iniciales optimistas para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
En entradas anteriores hemos aprendido a abordar el problema del Bandido Multibrazo utilizando para ello la estrategia llamada Epsilon-Greedy. Estrategia con la que se obtienen mejores resultados que los de un test A/B. Aunque Epsilon-Greedy tiene un problema cuando el número de episodios a jugar es elevado, continúa explorando los peores bandidos con una probabilidad fija … [Leer más...] acerca de Valores iniciales optimistas para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Epsilon-Greedy con decaimiento para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La semana pasada vimos cómo se podía usar la estrategia Epsilon-Greedy para resolver un problema tipo bandido multibrazo. Una estrategia que nos había dado mejores resultados que un test A/B. Pero esta estrategia tiene un problema, una vez que se sabe cuál es el mejor bandido se continuará jugando una cantidad de veces con bandidos que no son el óptimo. Lo que se puede resolver … [Leer más...] acerca de Epsilon-Greedy con decaimiento para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Epsilon-Greedy para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La semana pasada hemos visto cómo resolver el problema del Bandido Multibrazo mediante un test A/B. Con el que se jugó con cada uno de los bandidos una cantidad de veces dada hasta que se estaba seguro de cuál era el mejor de los bandidos. Esta aproximación no es eficiente, ya que en muchos casos se puede saber rápidamente cuáles son los peores, por lo que se puede plantear … [Leer más...] acerca de Epsilon-Greedy para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Test A/B para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Recientemente hemos visto el problema del Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit). Una de las posibles soluciones que tenemos en nuestra mano para resolver este problema es utilizar un Test A/B. Esto es, evaluar durante un periodo de tiempo todos los bandidos por igual y decidir una vez finalizado este periodo de prueba cuál es el óptimo. O, si los datos no son concluyentes, … [Leer más...] acerca de Test A/B para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
El Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
El bandido multibrazo (multi-armed bandit) es uno de los problemas clásicos del aprendizaje por refuerzo. En este problema a un agente se le ofrece la posibilidad de jugar con N máquinas tragaperras, a las que se les suele llamar "bandidos" o "brazos", que ofrecen diferentes recompensas. La recompensa que ofrece cada uno de los bandidos viene dada por una distribución de … [Leer más...] acerca de El Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Libros de Machine Learning en castellano
Al publicar la noticia sobre la disponibilidad de la traducción del libro de Aurélien Géron "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn" al castellano he visto el interés que existe por estas ediciones. Siendo este un tema que no suelo tratar. Por eso en esta ocasión voy ha hacer una recopilación de algunos libros de Machine Learning en castellano, sean estas traducciones o … [Leer más...] acerca de Libros de Machine Learning en castellano
El problema de Monty Hall (o de las tres puertas)
El problema de Monty Hall debe su nombre al presentador del popular concurso de televisión "Let's Make a Deal" en el que apareció este juego. Un concursante tiene que escoger entre tres puertas detrás de las que se esconde el premio, en dos de ellas hay una cabra y en la otra un coche. Tras seleccionar una de las puertas Monty Hall, el presentador del programa, abre una de las … [Leer más...] acerca de El problema de Monty Hall (o de las tres puertas)
La paradoja del cumpleaños
Si tenemos 23 personas en una habitación, ¿cuales son las probabilidades de que por lo menos dos cumplan años el mismo día? Aunque parezca increíble la probabilidad es de un 50%. Siendo este un resultado que se conoce como la paradoja del cumpleaños. De hecho, para obtener una probabilidad del 99,9% solamente es necesario reunir a 75 personas.Calculado las probabilidades en … [Leer más...] acerca de La paradoja del cumpleaños
La similitud de Jaro–Winkler
La similitud de Jaro–WinklerLa semana pasada hemos se ha visto cómo medir la diferencia entre dos cadenas de texto con la distancia de Levenshtein. Una distancia que mide el número de operaciones necesarias para convertir una cadena de caracteres en otra. Otra distancia que se puede utilizar para medir la similitud entre dos cadenas de texto es la de Jaro–Winkler. Una … [Leer más...] acerca de La similitud de Jaro–Winkler
La distancia de Levenshtein
Un problema con el que podemos enfrentarnos de forma relativamente habitual es medir el grado de similitud de dos registros. Cuando los registros con los que trabajamos contienen valores numéricos una de las primeras opciones es la distancia euclídea. Pero cuando trabajamos con cadenas de texto deberemos usar otros algoritmos como puede ser el caso de la distancia de … [Leer más...] acerca de La distancia de Levenshtein
Muestreo en Python
Al trabajar con datos puede que sea necesario realizar una muestra de un conjunto de datos. Esto puede ser porque la totalidad de los datos disponibles sea inmanejable o porque exista un desequilibrio en las clases de los datos. En estos es necesario recurrir al muestreo de los datos. Algunas de las técnicas más utilizadas de muestreo en Python se muestran a … [Leer más...] acerca de Muestreo en Python