RESUMEN
Los métodos
estadísticos de aprendizaje van
desde el simple cálculo de
medias hasta la construcción de modelos
complejos como las redes bayesianas o las
redes
neuronales. Tienen aplicación en Informática, ingeniería, neurobiología, psicología, física…
Los métodos de aprendizaje bayesiano
formulan el aprendizaje
como una forma de inferencia probabilística, usando las
observaciones para actualizar una situación previa sobre
las hipótesis, este enfoque aunque es efectivo
se vuelve intratable para espacios de hipótesis
complejos.
El aprendizaje estadístico es un área de
investigación muy activa. Se han hecho
enormes avances tanto en la teoría
como en la práctica, hasta el punto que es posible
aprender casi cualquier modelo para el
cual sea posible inferencia aproximada o exacta.
SUMMARY
The statistical methods of learning go from the simple
calculation of averages up to the construction of complex models
as the nets Bayesians or the nets neuronals. They have
application in Computer science, engineering, neurobiology,
physical and psychology …
The methods of learning Bayesian formulate the learning
as a form of inference probabilistic, using the observations to
update a previous situation on the hypotheses, this approach
though it is effective becomes unnameable for complex spaces of
hypothesis.
The statistical learning is an area of very active
investigation. Enormous advances have been done both in the
theory and in the practice, up to the point that is possible to
learn almost any model for which should be a possible approximate
or exact inference.
1. Aprendizaje
Computacional
El aprendizaje es una habilidad de la que disponen gran
parte de los sistemas
naturales para adaptarse al entorno en el que viven. Es por ello
una propiedad
interesante de emular de manera artificial, ya que muchos
problemas de
ingeniería requieren para su correcto funcionamiento
algún tipo de adaptación al entorno en el que
operan. Definir de manera única y precisa el
término "aprendizaje" resulta complicado ya que se
puede abordar desde diferentes puntos de vista. A
continuación mostramos algunas definiciones posibles que
ponen de manifiesto este hecho:
A. "Un proceso por el
cual los parámetros libres del sistema se
adaptan a través de un proceso continuo de
estimulación a partir del entorno en el que el sistema
está inmerso"
[Ambito: Inteligencia artificial]
B. "Aprender significa poder inferir
la relación entre X e Y del conjunto de entrenamiento
D"
[Ambito: Inteligencia artificial]
En el contexto de los sistemas artificiales, el
aprendizaje, también denominado aprendizaje
computacional, se puede entender como:
Un proceso en el que un aprendiz produce
una función de
aplicación a través de la información de entrenamiento
extraída de algún entorno.
Es por lo tanto un fenómeno que sucede a lo largo
de un tiempo
determinado que puede corresponder a una cierta etapa dentro de
la vida del sistema artificial, o por el contrario se puede
extender a lo largo de toda la vida de dicho sistema.
Durante este tiempo, el aprendiz (learner) busca
en el espacio de todas las posibles soluciones que
es capaz de construir1, una solución óptima en
relación con alguna medida de costo de la que
dispone utilizando para ello recursos computacionales
limitados. Es decir, el aprendiz tiene:
1. Un tiempo de búsqueda limitado. Para
encontrar una solución el aprendiz debe utilizar un
tiempo de CPU que no
exceda un tiempo máximo asignado al
aprendizaje.
2. Un espacio de búsqueda, o espacio de
hipótesis, limitado. Puesto que la
solución se debe buscar en un tiempo finito, el espacio
de hipótesis debe ser forzosamente restringido para que
el aprendiz pueda encontrar una solución antes del
tiempo máximo que se ha establecido.
3. Una información limitada acerca del
entorno. En la práctica es habitual disponer de
escasa información acerca del entorno sobre el que
queremos definir una función, ya que p.e no podemos
modelarlo analíticamente de forma precisa. Por ello, se
deberá buscar una solución acorde con la
información disponible en el momento del aprendizaje
pero compatible además con aquella información
que se pueda extraer del entorno en el futuro.
La búsqueda puede ser ciega o guiada. En el
primer caso, no se dispone de ninguna información acerca
de en qué sub-espacio puede residir la solución. En
cambio, en la
búsqueda guiada, el aprendiz si dispone de
información concreta de en qué región del
espacio de hipótesis ha de buscar la solución. Esta
guía permite así restringir la búsqueda a un
subespacio, pudiendo resultar útil por dos motivos
diferentes:
- Puede eliminar tiempo de aprendizaje ya que se busca
en un espacio menor - Puede hacer posible que la solución obtenida
sea más fiable que la resultante de buscar en un
subespacio mayor puesto que, dada una información fija
acerca del entorno, el aprendiz puede (en general) dar una
mejor solución a medida que el espacio de
hipótesis es menor.
Existen diversas formas de guiar al aprendiz en un
espacio de hipótesis. La primera consistiría en
reducir la complejidad del problema a aprender ya que a medida
que el problema sea más simple se deberá buscar en
un espacio de hipótesis menor. Una segunda posibilidad
sería utilizar conocimiento a
priori del problema limitando así la búsqueda en
aquellos lugares donde se presupone que la solución puede
residir.
1.1. Criterios para evaluar un sistema
aprendizaje.
Los criterios que con mayor frecuencia se utilizan a la
hora de evaluar un sistema de aprendizaje son dos:
- la precisión predictiva o
generalización - la comprensibilidad de sus modelos
aprendidos
1.1.1. Generalización.
El objetivo de un
sistema que aprende es extraer un modelo representativo a partir
del conocimiento disponible de un proceso computacional. Un
modelo representativo ha de poder predecir nuevos
fenómenos del proceso, y por lo tanto ha de ser capaz de
generalizar. Así, la capacidad de generalización de
estos sistemas nos da cuenta de lo bien que el modelo obtenido
por el aprendiz (en nuestro caso la red neuronal con sus
parámetros ajustados) responde a estímulos que el
sistema no ha visto a la hora de construir dicho
modelo.
1.1.2. Comprensibilidad.
Si los sistemas de aprendizaje inducen un modelo de un
proceso, es deseable que éste sea comprensible, es decir,
que sea fácilmente inspeccionado y entendido. Existen
diversas razones para ello. Podemos estar interesados en validar
el modelo inducido. O bien podemos estar interesados en entender
mejor los datos y descubrir
las principales características y relaciones entre ellos.
O bien podemos estar interesados en modificar ligeramente el
modelo para mejorar así la capacidad de
generalización. Para cualquiera de estos propósitos
se hace necesario poder analizar el modelo
construido.
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