[R-es] optimizacion costos

[Javier Marcuzzi]

Estimado Jesús Para Fernández

En teoría es ese material, lo vi muy rápido y en la parte genética tiene
cosas que biológicamente no son así, hay un libro de Falconer, Introducción
a la genética cuantitativa, que tiene escrita la parte matemática, hay un
abismo entre la biología y los ingenieros que se inspiran en la biología.

Yo pensaba en la resolución de un problema real, aunque relativamente
simple como puede ser el de mínimos costos, donde se utilice tensorflow, en
otras palabras, R tiene paquetes para la optimización, entonces me hago una
pregunta, ¿que pasa si tomo uno de esos ejemplos y lo corro con la librería
R del paquete y con Keras como documenta Rstudio utilizando tensorflow? Los
ejemplos son de reconocimiento de imágenes, regresión, clasificación, pero
¿optimización?

Javier Rubén Marcuzzi

El mié., 16 ene. 2019 a las 3:45, Jesús Para Fernández (<
j.para.fernandez using hotmail.com>) escribió:

> Buenas Javier,
>
>
> Sobre temas de optimización hay unos apuntes de la universidad de Granada
> que son realmente buenos. TE aconsejo que les eches un vistazo (basan su
> código en matlab)
>
> https://elvex.ugr.es/decsai/iaio/
>
>
> Un saludo
> Jesús
> ------------------------------
> *De:* R-help-es <r-help-es-bounces using r-project.org> en nombre de Javier
> Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi using gmail.com>
> *Enviado:* miércoles, 16 de enero de 2019 4:14
> *Para:* r-help-es
> *Asunto:* [R-es] optimizacion costos
>
> 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]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es using r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

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