Redes Neuronales de Retropropagación

[Malenko]

El problema son los casos reales o prácticos. Los ejemplos de tirar una moneda o similar son sencillos porque el algoritmo de evaluación no es "complicado", pero aplicarlo en temas más cotidianos ya es donde la cosa tiene miga.

Yo trabajo programando una serie de robots que tienen que trabajar entre sí. Estuvimos evaluando el tema de usar redes neuronales y aprendizaje automático para que los robots fuesen aprendiendo la manera óptima para trabajar en equipo entre ellos. Al final, como la carga de trabajo es variable y depende de factores externos, este tipo de sistemas generaban soluciones poco óptimas. Al final terminé desarrollando un sistema que toma la decisión en base a unas reglas heurísticas y han dado muy buen resultado.

De todas maneras, a nivel personal estoy desarrollando un sistema de inteligencia para un juego de cartas y mi intención es probar, ahí sí, con sistemas de aprendizaje automático ya que por la documentación que he leído en sistemas similares ha funcionado bien.

Lo dicho, depende un poco del problema y del tipo de solución que necesites (yo por ejemplo en el trabajo si no es una solución óptima no sirve, pero para el desarrollo personal no importa tanto...)