Resumen

Proponemos utilizar una técnica de aprendizaje automático supervisado para rastrear la ubicación de un agente móvil en tiempo real. Se utilizan Modelos Ocultos de Markov para construir inteligencia artificial que estima la posición desconocida de un objetivo móvil que se desplaza en un entorno definido. Esta estrecha inteligencia artificial realiza dos tareas distintas. Primero, proporciona una estimación en tiempo real de la posición de los agentes móviles utilizando el algoritmo forward. Segundo, utiliza el algoritmo Baum-Welch como una herramienta de aprendizaje estadístico para adquirir conocimiento sobre el objetivo móvil. Finalmente, se propone un entorno experimental, a saber, un videojuego que utilizamos para probar nuestra inteligencia artificial. Presentamos resultados estadísticos y gráficos para ilustrar la eficacia de nuestro método.

• Materias:Sistemas de valores Inteligencia artificial Compromiso del consumidor Proyección dinámica Computadora en 3D
• Subjects:Value systems Artificial intelligence Consumer engagement Dynamic projection 3D Computer
• Palabras claves:Aprendizaje automático; Supervisado; Modelos Ocultos de Markov; Inteligencia artificial; Estimación en tiempo real; Aprendizaje estadístico
• Keywords:Machine learning; Supervised; Hidden Markov Models; Artificial intelligence; Real-time estimation; Statistical learning