Análisis Comparativo de Algoritmos de Inteligencia Artificial
Desarrollé un sistema completo de inteligencia artificial que compara tres algoritmos fundamentales de aprendizaje automático. El proyecto analiza cómo diferentes enfoques de aprendizaje resuelven problemas complejos, proporcionando insights valiosos para la toma de decisiones algorítmicas en proyectos reales.
Objetivo Principal: Demostrar competencias avanzadas en machine learning mediante la implementación y análisis de algoritmos que aprenden a tomar decisiones óptimas en entornos dinámicos.
Cada algoritmo representa un enfoque diferente para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales, similar a cómo un navegador GPS puede elegir entre la ruta más rápida, la más segura, o la que mejor se adapta a condiciones cambiantes del tráfico.
Mejora en recompensas con SARSA versus Q-learning en entornos inciertos
Reducción en pasos necesarios con Q-learning para alcanzar objetivos
Algoritmos diferentes implementados y comparados sistemáticamente
Los experimentos revelaron que SARSA logra mejores resultados en entornos donde la gestión del riesgo es importante, mientras que Q-learning excede en situaciones que requieren eficiencia. Deep Q-Learning demostró capacidad para manejar problemas más complejos mediante el uso de redes neuronales.
Implementación core de algoritmos y cálculos científicos
Desarrollo de redes neuronales para Deep Q-Learning
Entornos de simulación para pruebas controladas
Visualización de resultados y análisis comparativo
Utilicé el entorno FrozenLake como laboratorio de pruebas, simulando un agente que debe navegar hacia un objetivo evitando obstáculos. Esta configuración permite evaluar diferentes estrategias de aprendizaje en condiciones controladas pero realistas.
El proyecto demuestra capacidad para abordar problemas complejos de inteligencia artificial desde la conceptualización hasta la implementación, análisis de resultados y comunicación de hallazgos. La habilidad para comparar objetivamente diferentes enfoques y extraer insights accionables resulta directamente aplicable en entornos profesionales donde la selección del algoritmo apropiado impacta significativamente los resultados del negocio.
Aplicabilidad Práctica: Los insights generados proporcionan guías claras para la selección de algoritmos según las características del problema, competencia valiosa para proyectos de machine learning en producción donde la toma de decisiones basada en datos es fundamental.
La metodología rigurosa de experimentación, combinada con implementaciones optimizadas y análisis sistemático, refleja capacidades sólidas en ciencia de datos aplicada. El proyecto evidencia tanto dominio técnico como pensamiento analítico, competencias directamente transferibles a roles donde se requiere desarrollar soluciones de inteligencia artificial para problemas empresariales complejos.
Proyecto desarrollado como demostración de competencias en Machine Learning y Análisis de Datos