Más sobre Investigación de Operaciones y Máquinas de Aprendizaje

Recientemente culminé la publicación de un artículo que tenía varios días redactando, para mi blog gallo, sobre un tema muy "de moda": el de las Máquinas de Vectores de Soporte.

Básicamente es una explicación de cómo este famoso método de reconocimiento de patrones, esencialmente no es otra cosa que tener un puñado de caraotas, otro de garbanzos, y lanzarlos en lugares distintos de una mesa. Luego, tomar dos pitillos, y buscar separar ambos regueros de granos (de forma que a un lado de los pitillos queden granos sólo de un tipo).

Las reglas?

• Los pitillos deben estar paralelos
• Los pitillos deben estar lo más lejos que se pueda, uno del otro, tocando los granos más cercanos que haya en el lado de ese pitillo.

Una vez se logra esto, justo en la mitad de los pitillos se coloca una cabilla.

Y listo! esa superficie separadora (la cabilla), fue generada siguiendo la estrategia básica de las SVM (Support Vector Machines), y los "vectores de soporte" no eran otra cosa que las caraotas que tocaban a uno de los pitillos, y los garbanzos que tocaban al otro pitillo, justo cuando conseguimos colocarlos de la mejor forma. Esos son los granos que dan soporte a la "máquina" de reconocimiento de patrones.

¿qué tal?

Si... en verdad tengo que reconocer que el lenguaje del artículo que usé en el otro blog no es taaan sencillo, pero en verdad lo intenté... vale?

Ese fue un post llamado ¿Qué son las SVM?

Luego también compartí con los gallos que me leen (jaja) unos links interesantes, y unas notas que publicó un profesor de I.O. que están bastante buenas.

En fin, saludos a todos!

- Un O3 un poco engripado.