Aprendizaje por Refuerzo

En este artículo aprenderemos qué es el aprendizaje por refuerzo, lo más novedoso y ambicioso a día de hoy en Inteligencia artificial, veremos cómo funciona, sus casos de uso y haremos un ejercicio práctico completo en Python: una máquina que aprenderá a jugar al pong sóla, sin conocer las reglas ni al entorno.

Nuestra Agenda

Los temas que veremos incluyen:

  • ¿Qué es el Reinforcement Learning?
    • Diferencias con los clásicos
    • Componentes
  • Casos de Uso
    • Y los videojuegos?
  • Cómo funciona el RL?
    • premios y castigos
    • fuerza bruta
  • Q-Learning
    • Ecuación de Bellman
    • Explorar vs Explotar
  • El juego del Pong en Python
    • Clase Agente
    • Clase Environment
    • El juego
    • La tabla de Políticas
  • Conclusiones
    • Recursos Adicionales

Comencemos!!

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Sistemas de Recomendación

Crea en Python un motor de recomendación con Collaborative Filtering

Una de las herramientas más conocidas y utilizadas que aportó el Machine Learning fueron los sistemas de Recomendación. Son tan efectivas que estamos invadidos todos los días por recomendaciones, sugerencias y “productos relacionados” aconsejados por distintas apps y webs.

Sin dudas, los casos más conocidos de uso de esta tecnología son Netflix acertando en recomendar series y películas, Spotify sugiriendo canciones y artistas ó Amazon ofreciendo productos de venta cruzada <<sospechosamente>> muy tentadores para cada usuario.

Pero también Google nos sugiere búsquedas relacionadas, Android aplicaciones en su tienda y Facebook amistades. O las típicas “lecturas relacionadas” en los blogs y periódicos.

Todo E-Comerce que se precie de serlo debe utilizar esta herramienta y si no lo hace… estará perdiendo una ventaja competitiva para potenciar sus ventas.

¿Qué son los Sistemas ó Motores de Recomendación?

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Random Forest, el poder del Ensamble

Si ya leíste el algoritmo de árbol de Decisión con Aprendizaje Automático, tu próximo paso es el de estudiar Random Forest. Comprende qué és y cómo funciona con un ejemplo práctico en Python. Podrás descargar el código de ejemplo en una Jupyter Notebook -como siempre-.

Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como “un voto” y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.

Random Forest, al igual que el árbol e decisión, es un modelo de aprendizaje supervisado para clasificación (aunque también puede usarse para problemas de regresión).

¿Cómo surge Random Forest?

Uno de los problemas que aparecía con la creación de un árbol de decisión es que si le damos la profundidad suficiente, el árbol tiende a “memorizar” las soluciones en vez de generalizar el aprendizaje. Es decir, a padecer de overfitting. La solución para evitar esto es la de crear muchos árboles y que trabajen en conjunto. Veamos cómo.

Cómo funciona Random Forest?

Random Forest funciona así:

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Clasificación con datos desbalanceados

Contrarrestar problemas con clases desbalanceadas

Estrategias para resolver desequilibrio de datos en Python con la librería imbalanced-learn.

Tabla de contenidos:

  1. ¿Qué son las clases desequilibradas en un dataset?
  2. Métricas y Confusión Matrix
  3. Ejercicio con Python
  4. Estrategias
  5. Modelo sin modificar
  6. Penalización para compensar / Métricas
  7. Resampling y Muestras sintéticas
    1. subsampling
    2. oversamplig
    3. combinación
  8. Balanced Ensemble

Empecemos!

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