Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Hoy en día el uso de métodos de aprendizaje automático están a la orden del día para la resolución de problemas de predicción, clasificación y/o agrupamiento. En estos últimos años, se ha impuesto el uso del lenguaje de programación Python como lenguaje paradigmático en su uso en temas relacionados con el Aprendizaje Automático y Análisis de Datos. Sin embargo, existen un gran esfuerzo previo en otro tipos de lenguajes, como por ejemplo Java, en la programción de paquetes muy poderosos en procesos de minería de datos, como por ejemplo Weka.

En el caso de Python el paquete que se está imponiendo para su uso en este tipo de problemas es Scikit-Learn, sin embargo hay algoritmos y técnicas que no están progrmadas en este paquete y si que están programas y más que testadas en Weka (java). 

Una de las tendecias en Aprendizaje Automático muy reciente es la denominada Modelos Explicables, o Explicabilidad en Inteligencia Artificial. Básicamente consistirá en descubir cómo se hacen los procesos de razonamiento en los modelos utilizados y hacerlos entendibles por usuarios no expertos. Existen varios paquetes programados en Python para hacer este tipo de explicaciones.

Para finalizar, se posee varias bases de datos con las carácteristicas de jugadores profesionales recogidas, ademñas de conocer las lesiones que han sufrido en la temporada correspondiente. Esta base de datos sería muy interesante de analizar para ver cuando un jugador sufre o no una lesión muscular junto con su explicación correspondiente.

El objetivo principal de esta propuesta consistirá en construir un módulo para integrar todos los algorimos necsarios bajo el enfoque de scikitlearn de la librería weka y su uso en el análisis de la base de datos de jugadores profesionales de futbol sala.

 

Metodología y Competencias

La metodología a utlizar será la siguiente:

1) Analizar las distintas librerías, weka, sckitlearn, SHAP, así como las posibles pasarelas para construir una herramienta que pueda utilzar estas librerías de forma indistinta.

2) Implementar la forma más eficiente de implementar de forma conjunta los algoritmos necesarios para el análisis de la base de datos correspondiente a los jugadores de futbol sala profesional.

3) Realizar un módulo para poder analizar otras posibles bases de datos con el mismo flujo de datos o similares y preparar una herramienta que sea usable por usuarios no expertos en el dominio.

Competencias:

● Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

● Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

● Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes entornos inteligentes.

● Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

Medios a utilizar

Ordenadores personales, compiladores y entornos de programación. Todo disponible en la ESIIAB.

 

Bibliografía

Libros y manuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Libros y manuales de lenguajes de programación y librerías específicas de aprendizaje automático. Manuales y guías de los paquetes utilizados.

 

Todo disponible en la ESIIAB y/o en internet.