Adrianistán

Ya hemos visto en posts anteriores qué es al aprendizaje por refuerzo y como podemos modelar los problemas de este tipo con un MDP. Ahora veremos varias técnicas para calcular la función valor de cada estado y, con esta información, mejorar la política.

Bienvenidos a un nuevo episodio de la serie Crónica Neuronal. Hoy vamos a tocar un problema del campo de la bioinformática. En concreto, vamos a usar matrices de expresión genética para identificar si un paciente de leucemia la tiene de tipo ALL o de tipo AML. Ambas leucemias tienen síntomas muy parecidos y es interesante poder encontrar un modelo de aprendizaje automático que pueda distinguirlas.

Otro día de verano y otro día de Crónica Neuronal. Hoy he elegido un dataset médico, se trata de Indian Liver Patients Record, o lo que es lo mismo, Registro de pacientes de hígado en la India. Las enfermedades relacionadas con el hígado han ido en aumento en los últimos años: el alcohol, la polución, la comida en mal estado, las drogas y los pepinillos son algunas de las causas de este aumento. En el dataset, originalmente de UCI y bajo licencia Creative Commons Zero, tenemos datos médicos de varias personas y si deben recibir tratamiento para el hígado o no. El objetivo es identificar, dado un paciente nuevo, si debería iniciar un tratamiento del hígado o si por el contrario, está sano.

Bienvenidos a una sección del blog titulada Crónica Neuronal. En esta sección resolveremos problemas reales de Inteligencia Artificial de forma práctica. La estructura es la siguiente. Yo presento un problema, muchas veces sacado de Kaggle, SpainML u otro sitio y voy contando como lo voy resolviendo, escribiendo paso a paso mis pensamientos en cada momento. De hecho, yo no he resuelto estos problemas, sino que los voy resolviendo sobre la marcha mientras escribo la crónica. A los problemas les dedico un tiempo limitado y puede ser posible (como en este caso) que no llegue a resultados satisfactorios.