Ambientes Presa depredador para evaluar Técnicas de Aprendizaje

2005-II: I.A. en Ambientes Depredador-Presa2006-I: Hacia la Elaboración de Marcos Experimentales Reutilizables2006-II: Agrupamiento Relacional Utilizando Redes Inmunológicas Artificiales

Investigación en Inteligencia Computacional

Juan Carlos Galeano Huertas

Grupo de Investigación PROMENTEFacultad de Ingeniería

Fundación Universitaria Konrad Lórenz

Noviembre de 2006

Galeano-Huertas Inteligencia Computacional

Agenda

1 2005-II: I.A. en Ambientes Depredador-PresaEl proyectoLa representaciónModelos utilizadosExperimentación

2 2006-I: Hacia la Elaboración de Marcos ExperimentalesReutilizables

MotivaciónHerramientas utilizadasTrabajo futuro

3 2006-II: Agrupamiento Relacional Utilizando RedesInmunológicas Artificiales

AgrupamientoAgrupamiento relacional

El proyectoLa representaciónModelos utilizadosExperimentación

Agenda

El propósito

Comparación entre Sistemas Clasificadores y SistemasInmunológicos Artificiales como mecanismos deaprendizaje

DesempeñoRobustezEficiencia

Simulación como medio de comparación

AmbienteAgente inteligente (animal)

El propósito

Comparación entre Sistemas Clasificadores y SistemasInmunológicos Artificiales como mecanismos deaprendizaje

DesempeñoRobustezEficiencia

Simulación como medio de comparación

AmbienteAgente inteligente (animal)

La metodología

1 Revisión bibliográfica2 Diseño del software

1 Ambiente2 Agentes

3 Implementación4 Experimentación5 Análisis de resultados

Agenda

El ambiente

⇔A M MM D CP V Q

001 010 010 011 100 101 110 010

001 010 010 011 100 101 110 010 110

001 010 01# 011 100 10# 110 010 110

Agenda

Sistemas Clasificadores

Sistemas Inmunológicos Artificiales

Anticuerpos: parejas (estado, acción)

Antígenos: Codificación binaria del estado del ambiente

Afinidad y estimulación: ´correspondencia bit a bit yasignación de créditos.

Dinámica

ClonaciónMutaciónAnticuerpos de memoria

Metadinámica

Creación de nuevos anticuerposEliminación de anticuerpos “inútiles”Eliminación de anticuerpos “sobrantes”

Agenda

Escenario

Ambiente con un agente y una configuración específica deelementos.

¿Encuentra la solución?

¿Cuánto tiempo tarda en encontrarla?

Resultados: SC

Resultados: SIA

Agenda

Motivación

Configuración de diferentes escenarios deexperimentación.

Generalización mediante parametrización

Flexibilidad al marco experimental.

Agenda

Herramientas utilizadas

Programación Orientada a Objetos (Java)

Elementos ambientales independientesAbstracción del experimento mediante una condición deparada

Spring

Externalización de la creación del “ecosistema” de objetos

Configuración de SpringConfiguraciones especiales del experimento (elementosambientales existentes)

Agenda

Trabajo futuro

Ajustar el estudio de los ambientes depredador-presa alnuevo marco

Agregar funcionalidades de reporte de resultados

ScriptingUtilización de frameworks para gráficos (JFreeChart)

Diseñar y ejecutar nuevos experimentos

Agenda

Agrupamiento

Técnica de análisis de datos (minería de datos,aprendizaje no supervisado).

Análogo a la creación de conceptos mediantesemenjanzas.

Función de la distancia en el espacio de entrada

Paso previo en el proceso de construcción de un sistemaclasificador.

Agenda

Agrupamiento relacional y redes inmunológicasartificiales

El problema en escencia es el mismo

Noción de semejanza sin conocimiento de la estructura delespacio de entrada

ImágenesDocumentos

Redes inmunológicas artificiales

Afinidad entre células: elemento clave

¿PREGUNTAS, COMENTARIOS?

GRACIAS

Ambientes Presa depredador para evaluar Técnicas de Aprendizaje

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