Development of automated players by deep reinforcement learning for videogames

En este proyecto se presenta un modelo de aprendizaje profundo ca- paz de aprender a realizar varias tareas usando el juego de 1993 DOOM como entorno. El agente es entrenado con los píxeles en crudo de la pantalla de juego y usa una variante de aprendizaje profundo del algo- ritmo Q-learning. Varias técnicas de optimización fueron aplicadas para maximizar el rendimiento y los resultados

La evaluación formativa para promover el aprendizaje profundo del concepto propagación del sonido mediante la motivación con estudiantes de 4° grado de la i.e técnica rural agropecuaria de mingueo y miguel pinedo barros del municipio de Dibulla

El presente proyecto hace parte del Macroproyecto de la línea de ciencias naturales “La evaluación formativa promueve aprendizaje profundo”, es un estudio de carácter cualitativo cuyo objetivo es comprender cómo la evaluación formativa promueve el aprendizaje profundo del concepto la propagación del sonido en estudiantes de 4° de la I.E Rural Miguel Pinedo Barros y Técnica Rural Agropecuaria de Mingueo. Para su ejecución se emplearon como técnicas e instrumentos relacionados con la evaluación formativa (inicial, formativa y final) y una intervención didáctica centradas en la motivación. Uno de los principales resultados encontrados es que para promover un aprendizaje profundo es necesario realizar actividades de evaluación formativa, las cuales permiten que los estudiantes reconozcan sus habilidades, dificultades y avances, desarrollando autonomía y responsabilidad directa en el proceso de enseñanza y aprendizaje. Por lo tanto, incluir y fomentar la evaluación formativa como parte del proceso de enseñanza y aprendizaje, mejora el quehacer diario dentro del aula de clase, generando aprendizaje profundo, el cual está caracterizado porque el estudiante puede presentar procesos de motivación y determina la importancia del valor de la tarea para la comprensión del concepto la propagación del sonido. Esta investigación constituye un referente para toda la comunidad investigativa en el nivel de básica primaria, en el campo de la evaluación formativa y la didáctica de las ciencias naturales

Diseño de una metodología para el procesamiento de imágenes mamográficas basada en técnicas de Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Profundo es un subcampo dentro del Aprendizaje de Máquina que utiliza diferentes algoritmos de aprendizaje automático para modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas jerárquicas, conocidas como redes neuronales profundas (DNNs). Entre los múltiples algoritmos que se pueden encontrar, existen algunos como las redes neuronales convolucionales (CNNs), los autocodificadores y las redes recurrentes (RNNs), que pueden ser de gran ayuda a la hora de analizar imágenes médicas. El gran potencial que tienen estas técnicas para el análisis de imagen médica reside en su velocidad y eficacia una vez que se tienen una gran cantidad de datos. Su uso se puede aplicar a tareas tan diversas como la detección y segmentación de tumores, así como su seguimiento y control; la visualización y cuantificación del flujo sanguíneo, o a la creación de sistemas de ayuda para interpretación de resultados médicos. Por lo tanto, es lógico pensar que en un futuro serán técnicas cada vez más utilizadas, convirtiéndose muchas de estas tareas algo propio de un ordenador. Los objetivos de este Trabajo de Fin de Grado son los siguientes: - La introducción al Aprendizaje Profundo y a los distintos algoritmos que se emplean actualmente, destacando sus ventajas y desventajas. - Revisar el estado del arte de las técnicas de Aprendizaje Profundo usadas para el análisis de imágenes médicas, así como la identificación de los campos médicos en los que estos algoritmos pueden ser de utilidad. - La identificación de los algoritmos de Aprendizaje Profundo que pueden emplearse en el análisis de imágenes mamográficas. - El diseño de una metodología específica para el procesamiento de imágenes mamográficas utilizando las técnicas mencionadas. Para ello se llevará a cabo un amplio estudio del estado del arte de los diversos algoritmos de Aprendizaje Profundo y de sus usos en el análisis de imagen médica. También se trabajará en la familiarización con algunos de los algoritmos más directamente relacionados con la segmentación de imagen, por su aplicabilidad a la detección de masas y microcalcificaciones en mamografía digital, que serán de vital importancia en la metodología diseñada. Para ello se emplearán distintas fuentes bibliográficas de referencia. Para finalizar, con este Proyecto se quieren señalar las múltiples aplicaciones que tienen los algoritmos de Aprendizaje Profundo en medicina, y resaltar como su uso ayudará a los médicos a tomar mejores decisiones, así como a mejorar los resultados médicos tanto en términos de tiempo como de eficacia

Comparación de marcos de trabajo de Aprendizaje Profundo para la detección de objetos

Muchas aplicaciones en visión por computador necesitan de sistemas de detección precisos y eficientes. Esta demanda coincide con el auge de la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo en casi todos las áreas del aprendizaje máquina y la visión artificial. Este trabajo presenta un estudio que engloba diferentes sistemas de detección basados en aprendizaje profundo proporcionando una comparativa unificada entre distintos marcos de trabajo con el objetivo de realizar una comparación técnica de las medidas de rendimiento de los métodos estudiados.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo La detección de arritmias ventriculares, en particular la fibrilación ventricular (FV), es parte fundamental de los algoritmos de clasificación de arritmias de los desfibriladores. Dichos algoritmos deciden si administrar la descarga de desfibrilación, para lo que clasifican los ritmos en desfibrilables (Sh) o no desfibrilables (NSh). Este trabajo propone un nuevo abordaje para la clasificación Sh/NSh de ritmos basado en un sistema de aprendizaje profundo. Para el trabajo se emplearon tres bases de datos públicas de la plataforma Physionet (CUDB, VFDB y AHADB), y se extrajeron segmentos de 4 y 8 segundos. Se anotaron los segmentos como Sh y NSh en base a las anotaciones de las bases de datos, que fueron auditadas por expertos. Los datos se dividieron por paciente en 80% para desarrollar los algoritmos y 20% para evaluación. El sistema de aprendizaje profundo emplea dos etapas convolucionales seguidas de, una red longshort- term-memory y una etapa final de clasificación basada en red neuronal. A modo de referencia se optimizó un clasificador SVM basado en las características de detección de arritmias ventriculares más eficientes publicadas en la literatura. Se calculó la sensibilidad (Se), ritmos desfibrilables, especificidad (Sp), ritmos no desfibrilables, y la precisión (Acc). El método de aprendizaje profundo proporcionó Se, Sp y Acc de 98.5%, 99.4% y 99.2% para segmentos de 4 segundos y 99.7%, 98.9%, 99.1% para segmentos de 8 segundos. El algoritmo permite detectar FV de forma fiable con segmentos de 4 segundos, corrigiendo un 30% de los errores del método basado en SVM.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad mediante el proyecto TEC2015-64678R junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), así como por la UPVEHU mediante el proyecto EHU16/18

Aprendizaje profundo aplicado a juegos de tablero por turnos

Trabajo fin de Grado en Doble Grado en Ingeniería Informatica-Matemáticas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2020-2021Due to the astonishing growth rate in computational power, artificial intelligence is achieving milestones that were considered as inconceivable just a few decades ago. One of them is AlphaZero, an algorithm capable of reaching superhuman performance in chess, shogi and Go, with just a few hours of self-play and given no domain knowledge except the game rules. In this paper, we review the fundamentals, explain how the algorithm works, and develop our own version of it, capable of being executed on a personal computer. Despite the lack of available computational resources, we have managed to master less complex games such as Tic-Tac-Toe and Connect 4. To verify learning, we test our implementation against other strategies and analyze the results obtained.Gracias al ritmo vertiginoso al que crece la capacidad computacional, la inteligencia artificial está ́logrando hitos que hace tan solo unas décadas se consideraban impensables. Uno de ellos es AlphaZero, un algoritmo capaz de alcanzar un nivel de juego sobrehumano en ajedrez, shogi y Go, mediante unas pocas horas de autoaprendizaje y sin conocimiento del dominio excepto las reglas del juego. En este trabajo, revisamos los fundamentos, explicamos cómo funciona el algoritmo y desarrollamos nuestra propia versión de este, capaz de ser ejecutada en un ordenador personal. A pesar de la escasez de recursos computacionales disponibles, hemos conseguido dominar juegos menos complejos como el Tres en Raya y el Conecta 4. Para verificar el aprendizaje, probamos nuestra implementación contra otras estrategias y analizamos los resultados obtenidos.Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

Pronóstico del precio de cobre utilizando técnicas de aprendizaje profundo

Pronosticar los precios futuros de cobre es una tarea desafiante dadas las características dinámicas y no lineales de varios factores que afectan el precio del cobre. Este artículo describe modelos de pronóstico, basados en arquitecturas de redes neuronales, para predecir los retornos del precio de cobre en tres horizontes de tiempo: un día, una semana y un mes adelante. Diversas variables se consideran como variables de entrada, como los precios históricos de diferentes materias primas metálicas y variables macroeconómicas globales. Evaluamos los modelos con datos diarios de 2007 a 2020. Los resultados experimentales mostraron que los modelos de salida única presentan un mejor rendimiento predictivo que los modelos de salida múltiple. Las arquitecturas de mejor rendimiento fueron los modelos de memorias largas a corto plazo (LSTM) en datos de prueba.Forecasting the future prices of copper commodity is a challenging task given the dynamic and non-linear characteristics of various factors that affect the copper price. This article describes forecasting models, based on neural network architectures, to predict copper price returns at three time horizons: one-day, one-week, and onemonth ahead. Several variables are considered as input variables, like historical prices of different metallic commodities and global macroeconomic variables. We evaluated the models with daily data from 2007 to 2020. The experimental results showed that mono-output models present better predictive performance than multi-output models. The best-performing architectures were the Long Short-Term Memories (LSTM) models on test data

Road pollution estimation using static cameras and neural networks

Este artículo presenta una metodología para estimar la contaminación en carreteras mediante el análisis de secuencias de video de tráfico. El objetivo es aprovechar la gran red de cámaras IP existente en el sistema de carreteras de cualquier estado o país para estimar la contaminación en cada área. Esta propuesta utiliza redes neuronales de aprendizaje profundo para la detección de objetos, y un modelo de estimación de contaminación basado en la frecuencia de vehículos y su velocidad. Los experimentos muestran prometedores resultados que sugieren que el sistema se puede usar en solitario o combinado con los sistemas existentes para medir la contaminación en carreteras.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Cómo elegir una función de activación para el aprendizaje profundo

Activation functions are important in each layer of the neural network because they allow the network to learn complex relationships between the input data and the output data. They also introduce nonlinearity into the network, which is essential for learning patterns in data. Activation functions play a critical role in the training and optimization of deep learning models, and choosing the right activation function can significantly impact the model’s performance. This article presents a summary of the features of these functions.  Las funciones de activación son importantes en cada capa de la red neuronal porque permiten a la red aprender relaciones complejas entre los datos de entrada y los de salida. También introducen la no linealidad en la red, que es esencial para aprender patrones en los datos. Las funciones de activación desempeñan un papel fundamental en el entrenamiento y la optimización de los modelos de aprendizaje profundo, y la elección de la función de activación adecuada puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. Este artículo presenta un resumen de las características de estas funciones. &nbsp