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Entrevista en Radio El Conquistador

En una entretenida entrevista, Cote Evans en su programa radial Historias del Futuro presentado en la radio El Conquistador, conversa con Víctor Parada acerca de los avances actuales de la Inteligencia Artificial y de la manera en que un computador puede construir sus propios algoritmos. El programa fue emitido el 9 de septiembre de 2019 y se puede escuchar aquí.

 

 

Reportaje en www.24horas.cl

En el Portal 24horas.cl de Televisión Nacional de Chile, se explica la  generación automática de algoritmos para complejos problemas de optimización de recursos. Ver el artículo aquí.

 

Nuevo descubrimiento sobre la generación automática de algoritmmos

El sobreajuste  u overfitting favorece la construcción automática de algoritmos. Este fenómeno consiste en que el modelo que representa los datos se construye con tal precisión que puede reproducir perfectamente los datos de entrenamiento, sin embargo, su desempeño es bajo cuando se prueba con nuevos datos que es cuando realmente se necesita. El sobreajuste constituye un gran problema en el ámbito del aprendizaje automático (machine learning). Este hecho significa que el proceso de entrenamiento es demasiado exhaustivo provocando que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento. Sorprendentemente, cuando un algoritmo de optimización se genera automáticamente, el sobreajuste constituye una gran ventaja debido a que el algoritmo resultante se especializa en los ejemplos de prueba. En consecuencia, el algoritmo es especialista en ejemplos que pertenecen a la misma clase. O sea, frente a un ejemplo futuro el algoritmo responde con alto desempeño computacional. Este descubrimiento ha sido recientemente publicado por Expert Systems With Applications. Leer el artículo aquí.

Acevedo, N., Rey, C., Contreras-Bolton, C., Parada, V. Automatic design of specialized algorithms for the binary knapsack problem. Expert Systems with Applications, Available online 2 September 2019, In Press, Journal Pre-proof. Disponible hasta el 1 de Nov 2019 en: https://authors.elsevier.com/a/1ZjYq3PiGTBVKS