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ia:start [2018/05/28 10:42] Joaquín Herrero Pintado [source{d}] |
ia:start [2018/08/21 10:04] Joaquín Herrero Pintado [Supervisado] |
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| * [[https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_evolutiva|programación evolutiva]] | * [[https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_evolutiva|programación evolutiva]] | ||
| * [[https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_gen%C3%A9tica|programación genética]] | * [[https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_gen%C3%A9tica|programación genética]] | ||
| + | [[https://arxiv.org/abs/1806.05695|Evolving simple programs for playing Atari games]] | ||
| http://www.aetsa.org/download/publicaciones/antiguas/AETSA_2009-6_Algoritmos_geneticos.pdf | http://www.aetsa.org/download/publicaciones/antiguas/AETSA_2009-6_Algoritmos_geneticos.pdf | ||
| Línea 74: | Línea 75: | ||
| Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales. | Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales. | ||
| + | [[https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-supervised-learning.html|Supervised Learning cheatsheet]] | ||
| ===== No supervisado ===== | ===== No supervisado ===== | ||
| Línea 123: | Línea 125: | ||
| Existe una iniciativa para crear componentes de fuente abierta para aplicar la inteligencia artificial al desarrollo de software. El proyecto se llama [[https://sourced.tech/|source{d}]] y, en palabras del exingeniero de Google que se ha unido al proyecto: | Existe una iniciativa para crear componentes de fuente abierta para aplicar la inteligencia artificial al desarrollo de software. El proyecto se llama [[https://sourced.tech/|source{d}]] y, en palabras del exingeniero de Google que se ha unido al proyecto: | ||
| - | "Machine Learning will revolutionize how we analyze programs. There’s a never-ending list of use cases that could benefit from ML over source code and (one day) source code generation from unit tests or even natural language specifications" | + | "Machine Learning will revolutionize how we analyze programs. There’s a never-ending list of use cases that could benefit from ML over source code and (one day) source code generation from unit tests or even natural language specifications" \\ |
| --- Joaquín Herrero (@joakinen) - https://twitter.com/joakinen/status/940865722749804544 | --- Joaquín Herrero (@joakinen) - https://twitter.com/joakinen/status/940865722749804544 | ||
ia/start.txt · Última modificación: 2024/02/27 13:14 por Joaquín Herrero Pintado
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