Diferencia entre revisiones de «Drogas»
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Revisión de 13:00 24 oct 2018
Contenido
Predicción del consumo de drogras
El grupo de Psicología Clínica y Experimental de José Andrés Lorca nos han consultado si habría algún método de inteligencia artificial que se le aplique a un conjunto de datos y pudiésemos predecir si un usuario, respondiendo al test, iba a ser o no consumidor de drogas.
Datos
Los datos son una colección de respuestas dadas a un test que se les ha pasado a un grupo de adictos y a un grupo de control sano.
El test consiste en 4 botones (A,B,C y D) que ofrecen recompensas y castigos, con un comportamiento complejo, y ellos deben de maximizar una puntuación.
Pregunta
- ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?
En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.
- Dado n respuestas: ¿seríamos capaces de predecir la siguiente respuesta?
Experimentos
Lista global de experimentos.
Red neuronal
En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo
Secuencia de respuestas
Pregunta: Detección de patrones Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.
y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....
otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja
FCA
Simular la puntuación
Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.
