Adrianistán

En el anterior post vimos una introducción a algunos conceptos del aprendizaje por refuerzo. Una cosa que se vio, es que los problemas se pueden modelar como MDP. En este post veremos como se hace, ya que nos permitirá visualizar mejor qué es lo que ocurre dentro de un problema de RL y nos da una base matemática para encontrar soluciones.

Dentro del Machine Learning existen tres ramas: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. En esta serie de posts vamos a hacer una introducción a esta última rama, siguiendo el esquema habitual que se usa en libros y cursos pero simplificando ciertas cosas. Este post tendrá un caracter más teórico, pero necesario para poder desarrollar temas más avanzados.

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.