Vídeo Nº 190: IA Aprendizaje - EM (Expectación-Maximización)

Algoritmo de aprendizaje no supervisado que mejora k-Medias aplicando técnicas estadísticas, en especial la distribución gaussiana. Esto permite que el número de clases sea variable (no fijo) y que los ejemplos puedan asociarse a varios grupos según un grado de pertenencia.

https://www.youtube.com/watch?v=D0EKQeknqFs

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 189: IA Aprendizaje - k-Medias (k-Means)

El algoritmo de aprendizaje no supervisado más simple y más usado que permite hacer agrupaciones automáticas mediante la similitud/distancia entre ellos, todo explicado con ejemplos. De esta forma, el pseudocódigo se entenderá bastante fácil.

https://www.youtube.com/watch?v=N1-eWwsM8NE

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 188: IA Aprendizaje - Aglomerativa (Clustering)

Primer vídeo sobre aprendizaje no supervisado que permite hacer clustering (aglomerar, agrupar) de ejemplos mediante la similitud/distancia entre ellos. En este vídeo veremos una algoritmo bastante sencillo que permite crear una jerarquía de clases creando agrupaciones de un número concreto de ejemplos.

https://www.youtube.com/watch?v=u8O0A42urfQ

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 187: IA Aprendizaje - k-NN 02

Segundo vídeo sobre k-NN (k-Nearest Neighbours, k vecinos más cercanos), un algoritmo de aprendizaje supervisado que se basa en los conceptos matemáticos de similitud y distancia. En este vídeo veremos algunos ejemplos que mostrarán las características y problemáticas que nos encontraremos al trabajar con él.

https://www.youtube.com/watch?v=WgPmO85Rb4I

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 186: IA Aprendizaje - k-NN 01

Primer vídeo sobre k-NN (k-Nearest Neighbours, k vecinos más cercanos), un algoritmo de aprendizaje supervisado que se basa en los conceptos matemáticos de similitud y distancia. En este vídeo veremos la teoría y las limitaciones que tienen este algoritmo.

https://www.youtube.com/watch?v=nK4y98jEUwE

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 185: IA Lógica - FOIL 02

Segundo vídeo sobre FOIL, un famoso algoritmo de aprendizaje simbólico basado en la lógica de predicados, que permite obtener Reglas de Horn que se pueden usar directamente en el lenguaje de programación lógica PROLOG. En este vídeo veremos un típico ejemplo de su aplicación.

https://www.youtube.com/watch?v=Fm24KmQ7hug

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 184: IA Lógica - FOIL 01

Primer vídeo sobre FOIL, un famoso algoritmo de aprendizaje simbólico basado en la lógica de predicados, que permite obtener Reglas de Horn que se pueden usar directamente en el lenguaje de programación lógica PROLOG.

https://www.youtube.com/watch?v=l3pOo0qb0CU

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nº 183: IA Lógica - Metodología Estrella Aq 02

Segundo vídeo sobre A^q en el que se muestra un ejemplo, paso a paso, de cómo se van construyendo las reglas VL1 y cómo nos vamos quedando con las más sencillas gracias a la heurística LEF.

https://www.youtube.com/watch?v=4y3ESdqLiqI

PDF con las Diapositivas de la Presentación

Vídeo Nª 182: IA Lógica - Metodología Estrella Aq 01

Primer vídeo sobre la metodología estrella o, también llamado, algoritmo A^q de aprendizaje simbólico. Usa el lenguaje LV1, basado en la lógica de proposiciones, por lo que es más potente que el espacio de versiones. En este vídeo veremos la teoría, en el siguiente veremos un ejemplo práctico.

https://www.youtube.com/watch?v=m-Wq6JW9lZg

 PDF con las Diapositivas de la Presentación