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Reflexión sobre el proceso de revisión por pares

  Reflexión sobre el proceso de revisión por pares Participar en el proceso de revisión por pares ha sido una experiencia especialmente interesante, sobre todo por la sensación que produce tener que evaluar un trabajo muy similar al que uno mismo ha realizado. Juzgar un artículo desde la posición de revisor obliga a adoptar una mirada más crítica y distante, y pone de manifiesto lo fácil que es detectar limitaciones metodológicas o aspectos mejorables cuando no se es el autor. La plantilla de revisión resulta útil para estructurar la evaluación, aunque en algunos momentos deja poco espacio para matizar opiniones o desarrollar comentarios más ricos. Esto obliga a sintetizar mucho y a priorizar qué aspectos son realmente relevantes señalar. Tras revisar trabajos de este tipo, sí modificaría algunos elementos del mío, especialmente en lo relativo a la explicitación de limitaciones y a la claridad en la descripción de métodos y resultados. En cuanto a las evaluaciones recibidas, en gen...
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Un modelo matemático de riesgo–recompensa para la decisión de mus en el juego del Mus

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  Un modelo matemático de riesgo–recompensa para la decisión de  mus  en el juego del Mus Resumen El juego del mus es un juego de cartas tradicional ampliamente practicado en España, caracterizado por la toma de decisiones bajo incertidumbre y cooperación parcial entre jugadores. Una de las decisiones estratégicas clave del juego es la elección entre aceptar nuevas cartas ( hacer mus ) o continuar con la mano actual ( cortar el mus ). En este trabajo se propone un modelo matemático simplificado que permite cuantificar el equilibrio riesgo–recompensa asociado a esta decisión. A partir de una función que combina el valor esperado de la mano, la probabilidad de mejora y el coste implícito de ceder información y ventaja al rival, se define un criterio formal para determinar cuándo resulta óptimo aceptar el mus. El estudio se basa en simulaciones teóricas y no pretende describir el comportamiento real de jugadores expertos, sino ilustrar cómo herramientas matemáticas pueden ap...
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¿Cómo podemos enseñar a las máquinas a aprender de forma más inteligente y eficiente?

 Uno de los grandes retos actuales en el campo de la inteligencia artificial es conseguir que los sistemas de Deep Learning (aprendizaje profundo) aprendan de forma más rápida, precisa y con menos recursos. Aunque los modelos actuales son muy potentes, también son cada vez más complejos y costosos: necesitan enormes cantidades de datos, tiempo de entrenamiento y poder computacional. Mi tesis doctoral parte de una pregunta sencilla, pero con un impacto profundo: ¿Podemos enseñar a las máquinas a centrarse solo en la información realmente importante para aprender mejor? En otras palabras, busco entender cómo seleccionar las variables más relevantes y reducir la información redundante antes de que un modelo empiece a entrenar. Así, el objetivo es que el modelo no se “distraiga” con datos innecesarios, sino que aprenda de manera más parecida a cómo lo haría una persona: concentrándose en lo esencial. Este estudio combina técnicas de selección de variables y reducción de in...
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