[R-es] optimizacion costos

[Javier Marcuzzi]

Estimados.

Hace un tiempo que tengo una duda, estaba pensando en los problemas como
optimización de costos, donde hay varias alternativas y librerías, pasando
por soluciones inspiradas en energía, genética o algo matemático como
matrices y álgebra.

Luego aparecen tensorflow, cntk, y otros tantos, de los cuáles
https://keras.rstudio.com/ ofrece alternativas para mezclar los mundos por
decirlo de alguna forma.

De estos si miro https://keras.rstudio.com/ observo en la documentación lo
que aparece siempre, la optimización. En este caso sería lo siguiente:

model %>% compile
<http://www.rdocumentation.org/packages/generics/topics/compile>(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = optimizer_rmsprop
<https://keras.rstudio.com/reference/optimizer_rmsprop.html>(),
  metrics = c('accuracy')
)

Ahora mi pregunta, es posible con esos optimizadores, tomar un problema
para producir a mínimo costo, o al contrario, para maximizar las ganancias?

Alguno de ustedes vio un ejemplo al respecto? No me refiero a los muchos
desarrollados en el R clásico, sino en R que conecta por ejemplo a
tensorflow con keras, o en su defecto python que conecta muy simple con
tensorflow.

Con R lo resuelvo, pero me crea la duda estos optimizadores y no he
explorado esa alternativa pero me intriga y lo intentaría de puro gusto o
desafío personal.

Agradezco comentarios.

Javier Rubén Marcuzzi

	[[alternative HTML version deleted]]