PRUEBA DE ENSAYO INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA 1.- Si tenemos que: “el departamento de RRHH de la UTPL desea categorizar a sus empleados en distintos grupos con el objetivo de entender mejor su comportamiento”. Cuál sería la técnica
más apropiada para clasificar a los empleados según sus comportamientos. Justifique su respuesta en un mínimo de tres líneas. Utilizaría la técnica de Clustering ya que es una técnica que se usa para agrupar elementos los cuales se basan en una medida de similitud, en este caso tenemos un grupo de empleados y luego se van categorizando de acuerdo a su comportamiento, es decir se utiliza la información de una serie de variables para cada sujeto y conforme a esas esas variables se mide la similitud similitud entre ellos hay que recalcar que diferentes medidas de similitud dan lugar a diferentes clústeres.
2.- Una empresa aseguradora ofrece una indemnización por accidente de $ 10.000. Si no se acepta la oferta y se decide ir a juicio se puede obtener un monto de $ 5.000, $ 15.000 o $ 50.000, dependiendo de las alegaciones que el juez considere aceptables. Si se pierde el juicio, se debe pagar los costos que ascienden a $ 30.000. Sabiendo que el 70% de los juicios se gana, y de éstos, en el 50% se obtiene la menor indemnización, en el 30% la intermedia y en el 20% la más alta, realizar lo siguiente a) Generar un posible árbol de decisión para determinar la decisión más acertada. acertada. b) Identifique cuáles serían las acciones a realizarse y las consecuencias o probabilidades en base a estas acciones. Las acciones son las siguientes: La persona tiene dos alternativas alternativas en su decisión: 1: Aceptar lo que le ofrece la compañía de seguro por un valor de $10.000 ó 2: Ir a juicio. 2: Si la persona decide ir a juicio tiene dos posibilidades que no dependen de él: Ganar el juicio con 70% de posibilidades o perder el juicio con 30% de posibilidades. 3: Si gana el juicio hay tres posibilidades que le ocurran 1: Que gana la menor indemnización con un 50% de posibilidades con un monto de $5.000 ; 2: que gane la segunda indemnización con 30% de posibilidades y con un monto de $15.000 3; que gane la máxima indemnización con 20% de posibilidades con un monto de $50.000 4: Si pierde tiene que pagar todos los gastos que son $30,000 lo cual sería la peor de las alternativas. De lo que se puede analizar si opta por aceptar lo que le ofrece la compañía corre menos riesgos que escoger el juicio, por lo tanto hay que pensarlo bien para decidir.
c) ¿Qué algoritmo podría utilizarse para generar el árbol?. Justifique su respuesta en un máximo de 5 líneas. Se puede utilizar el algoritmo J48 ya que este algoritmo construye el árbol de decisiones iterativamente al ir agregando nodos o ramas que minimicen la diferencia entre los datos además tiene la capacidad de utilizar atributos numéricos y vacíos para generar reglas del árbol, también es una es una adaptación del algoritmo C4.5 que transforma un árbol de decisiones no reducido en un juego de reglas.
3.- Una vez instalado Weka, utilice el ejemplo de entrenamiento iris, para entrenar una red neuronal de tipo MLP (Perceptron Multicapa), luego siguiendo la misma estructura del archivo de entrenamiento, cambie los datos y agregue más para testear la red, guarde el archivo con nombre iris_test y testee la red. Para este caso: a) Presente el archivo de testeo (adjunto al trabajo) Ingeniera, adjunto el archivo de prueba con el nombre indicado, el archivo está en este link para descargar. https://www.dropbox.com/s/2v2cpkbhrv9ak38/iris_test.arff?dl=0 b) Adjunte las pantallas de weka cuando entrenó la red y cuando aprendió.
Entrenamiento
TESTEO
c) Interprete los resultados, entre las dos fases: entrenamiento y testeo. En la fase de entrenamiento contamos con 3 nodos que son iris-setosa, iris-virginica e Irisversicolor, las instancias correctas fueron 148 que nos da un porcentaje de 98.66%,
y las
incorrectas fueron dos que nos da un porcentaje de 1.33%, en la fase de testeo se aumentó a 152 instancias (iris-ejemplo) de las cuales 149 fueron correctas con un porcentaje de 98.02% y 3 incorrectas con un porcentaje de 1.9%.
¿Qué se entiende por proceso de aprendizaje en una red neuronal? Se entiende por proceso de aprendizaje en una red neuronal a la manera en la cual la red aprende de su entorno, en este caso la red neuronal va adaptando sus pesos o estimulos como consecuencia de un estímulo de entrada, luego la red va ajustando estos estimulos hasta que se logre obtener una salida deseada.
Describa tres aplicaciones en las que pueden ser utilizadas las redes neuronales.
Explique brevemente cuál es el objetivo del aprendizaje supervisado y del aprendizaje no-supervisado.
