Aprendizaje de funciones de valoración a partir de ordenaciones

Abstract

Aprendizaje Automático es un área inherentemente experimental donde se involucran algoritmos de aprendizaje y conjuntos de ejemplos. En esta Memoria se abordan los problemas que surgen con la experimentación en Aprendizaje Automático desde dos puntos de vista. El primero es el del usuario del aprendizaje automático que dispone de algunas indicaciones sobre cómo resolver un problema que le resulta próximo; entonces debe indagar entre los diversos algoritmos cuál es el que proporcionará unos mejores resultados. El otro punto de vista en la experimentación es el del diseñador de sistemas o de herramientas de aprendizaje automático, en estos casos se desea contrastar la calidad de una aportación con respecto a las otras herramientas disponibles. Utilizando mapas auto-organizados de Kohonen se describe un estudio sistemático tanto de los problemas de aprendizaje más utilizados en la literatura como de los algoritmos más representativos. Se muestran las relaciones de similitud o diferencia entre estos elementos. Se ve que la interacción entre problemas de aprendizaje y algoritmos, la dificultad o facilidad para su resolución, deja caracterizar tanto a unos como a otros permitiendo así un mejor diseño experimental.