Prédiction des résultats des joueurs par TA-LSTM.

Elina Filatova, científica de Datos de NeuronUP, expone en este artículo cómo el modelo Time-Aware LSTM (TA-LSTM) permite predecir con alta precisión los resultados de los usuarios incluso cuando sus datos se generan de manera irregular.

En NeuronUP implementamos activamente los métodos más avanzados de aprendizaje automático que nos permiten predecir con alta precisión el comportamiento de los usuarios, identificar tendencias y pronosticar resultados futuros basándonos en sus datos históricos.

Sin embargo, los enfoques tradicionales del aprendizaje automático enfrentan dificultades cuando los datos se generan de forma irregular y los intervalos entre observaciones son caóticos o específicos para cada usuario. En tales casos, los modelos convencionales se vuelven ineficaces, ya que no consideran el ritmo y la frecuencia únicos de la actividad de cada persona.

Precisamente para resolver este problema utilizamos una versión especial de la red neuronal LSTM, denominada Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Este modelo es capaz de considerar eficazmente los intervalos temporales entre eventos, permitiendo predecir series temporales incluso cuando los datos son irregulares.

Objetivo del estudio y principales dificultades

En NeuronUP contamos con métricas del usuario provenientes de días anteriores, con el objetivo de predecir sus resultados la próxima vez que realice la actividad. A primera vista, esto podría parecer una tarea sencilla, pero en la práctica real surgen varias dificultades importantes:

• Ritmo individual de los usuarios: Cada usuario tiene un patrón único de entrenamiento; algunos juegan diariamente, otros semanalmente, y algunos pueden hacer pausas prolongadas de hasta un mes, regresando inesperadamente a las actividades. Por ejemplo, Alex entrena de forma estable cada día, mientras que José prefiere intervalos semanales. Si se promedian sus resultados sin considerar esta frecuencia, se perderán detalles cruciales.
• Variedad de actividades y su impacto diferencial en los usuarios: Las actividades en NeuronUP están diseñadas para mejorar distintas funciones cognitivas como la memoria, la atención y la lógica, entre otras. Cada actividad posee un nivel de dificultad particular que varía según el usuario. Lo que resulta sencillo para una persona, podría representar un gran desafío para otra.
• Enfoque en actividades específicas: Los especialistas en NeuronUP determinan qué actividades asignar a cada usuario. Por ejemplo, Carmen realiza regularmente ejercicios de memoria, lógica y matemáticas, mientras que Pablo prefiere exclusivamente ejercicios de atención. Por tanto, el modelo predictivo debe considerar el camino personalizado de cada jugador.

Por supuesto, todos estos matices complican tanto el proceso adecuado de preparación de datos como el propio entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático. Ignorar el ritmo individual de los jugadores, sus intervalos irregulares y los diferentes niveles de dificultad de las actividades inevitablemente conduce a la pérdida de información clave. Como consecuencia, existe el riesgo de obtener predicciones menos precisas, lo que a su vez puede reducir la eficacia de las recomendaciones personalizadas en NeuronUP.

Solución: Time-Aware LSTM

Para superar eficazmente todas las dificultades mencionadas anteriormente, el equipo de datos de NeuronUP desarrolló una solución específica basada en el modelo personalizado Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Esta es una versión mejorada de la red neuronal estándar LSTM, que es capaz de considerar no sólo los eventos en las series temporales, sino también los intervalos de tiempo entre ellos.

Preparación de datos: ¿por qué es tan importante la diferencia temporal?

Nuestro modelo recibe como entrada datos preparados de una manera específica. Cada registro es una matriz bidimensional que contiene los resultados secuenciales de un jugador, ordenados cronológicamente, así como los intervalos de tiempo en días entre cada vez que realizó la actividad. Para entender por qué es tan importante considerar la diferencia temporal, conozcamos a dos personajes que nos ayudarán a ilustrar este punto de manera clara.

Imaginemos un maratón llamado « El más rápido y ágil », para el cual se están preparando dos atletas:

• Neuronito – un deportista disciplinado y determinado. Nunca se salta un entrenamiento, trabaja en sí mismo todos los días y cuida meticulosamente su alimentación. Neuronito progresa constantemente: con cada nueva sesión de entrenamiento se vuelve más rápido, resistente y seguro de sí mismo. Dado su ritmo de preparación estable, podemos predecir fácilmente que tendrá un excelente desempeño en el maratón.

• Lentonito – un atleta talentoso, pero menos disciplinado. Sus entrenamientos son irregulares. Hoy entrena con entusiasmo, pero mañana prefiere descansar disfrutando de su paella y un buen jamón. Estas sesiones inconstantes generan fluctuaciones en su rendimiento: a veces mejora, otras veces no, pero sin un crecimiento estable. Es probable que Lentonito llegue a la meta con resultados menos impresionantes.

De esta manera, hemos visto con un ejemplo sencillo cuánto influyen los intervalos de tiempo entre eventos en los resultados finales. Precisamente esta información sobre estabilidad y regularidad en los « entrenamientos » es la que proporcionamos a nuestra modelo. 

Si no consideramos los intervalos de tiempo, el modelo percibiría a estos dos atletas como iguales, sin notar la diferencia en su enfoque de entrenamiento. Pero TA-LSTM detecta esta característica clave, analiza los intervalos individuales entre eventos y realiza predicciones más precisas, teniendo en cuenta el ritmo único de cada participante (o en nuestro caso en NeuronUP, del usuario).

¡Pero eso no es todo! Como habrás notado, también mencionamos la alimentación de Neuronito y Lentonito. No precisamente por casualidad, sino porque estos datos representan características adicionales que también influyen significativamente en el resultado final.

De manera similar, nuestro modelo es capaz de considerar no sólo los intervalos de tiempo, sino también otras características importantes, como la edad, el género, el diagnóstico e incluso las preferencias de los usuarios.

Esto permite mejorar considerablemente la precisión de las predicciones, tal como en nuestro ejemplo con los protagonistas, donde tomamos en cuenta su régimen alimenticio y su influencia en el éxito.

Detalles técnicos

Ahora que hemos visto el concepto principal, pasemos al aspecto técnico del funcionamiento del modelo Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Este modelo es una modificación de la celda LSTM estándar, diseñada específicamente para tener en cuenta los intervalos de tiempo entre eventos secuenciales.

El objetivo principal de TA-LSTM es la actualización adaptativa del estado interno de memoria del modelo en función del tiempo transcurrido desde la última observación. Este enfoque es crucial cuando se trabaja con series temporales irregulares, exactamente el tipo de datos con los que tratamos en NeuronUP.

El vector de entrada en el instante de tiempo t está representado como:

[text{inputs}_{t} = [x_{t},,Delta t]]

Donde:

• (x_t in mathbb{R}^d) – es el vector de características que describe el evento actual (cada día que se realiza la actividad).
• (Delta t in mathbb{R}) – es el intervalo de tiempo entre la observación actual y la anterior.

Los estados anteriores del modelo se representan de la manera estándar:

[h_{t-1},; C_{t-1}]

Donde:

• (h_{t-1}) – es el vector de estado oculto en el paso anterior.
• (C_{t-1}) – es el estado de memoria (celda LSTM) en el paso anterior.

Pour prendre en compte l’influence de l’intervalle de temps t, le modèle emploie un mécanisme spécial d’atténuation de la mémoire, décrit par la formule suivante:

[gamma_t = e^{-text{RELU}(w_d cdot Delta t + b_d)}]

Où :

• (w_d, ; b_d) – sont des paramètres entraînables du modèle.
• (text{RELU}(x) = max(0, x)) – est la fonction d’activation qui évite les valeurs négatives.

Le coefficient d’atténuation (gamma_t) contrôle la mise à jour de l’état de mémoire.

La mise à jour de la mémoire se définit comme :

[bar{C}_{t-1} = gamma_t cdot C_{t-1}]

Cela signifie que lorsque l’intervalle de temps augmente, la valeur de tend vers zéro, ce qui provoque un plus grand « oubli » des états de mémoire précédents.

À l’étape suivante, l’état de mémoire corrigé (bar{C}_{t-1}) est introduit dans les équations standard du LSTM :

[h_t, ; C_t = text{LSTM}(x_{t’}, h_{t-1}, bar{C}_{t-1})]

Les valeurs de sortie (h_t) et l’état de mémoire mis à jour (C_t) sont utilisés à l’étape suivante du modèle, garantissant une prédiction précise et la capacité de prendre en compte des intervalles de temps irréguliers entre les événements.

Pourquoi utiliser la prédiction ?

L’utilisation de la prédiction nous permet d’anticiper avec une grande précision les résultats futurs d’un patient, en analysant au préalable ses données via notre modèle personnalisé TA-LSTM. Pour vérifier la précision des prédictions, nous avons pris un échantillon de données de patients réels et appliqué le modèle sur la base de leurs enregistrements d’activité précédents. Le dernier jour d’activité de chaque patient a été exclu des données afin de comparer le résultat réel avec la prédiction générée par le modèle.

Dans la plupart des cas, les résultats prédits par notre modèle correspondent étroitement aux valeurs réelles des joueurs. Cependant, nous avons aussi identifié quelques exceptions intéressantes dans lesquelles la prédiction différait de manière significative du résultat réel.

Par exemple, dans le graphique suivant (Image 1), on peut observer le progrès du patient (ligne bleue) et la prédiction correspondante du modèle (ligne rouge). À première vue, la différence semble assez importante : le patient a maintenu une performance élevée et stable durant toute la période d’observation, mais son dernier résultat a été de manière inattendue bien inférieur à ce qui était prévu. Dans ce cas, la prédiction du modèle paraissait beaucoup plus logique que le résultat réel.

Pourquoi cela s’est-il produit ?

La raison s’est avérée simple mais importante : lors de tous les jours précédents, le patient a joué à des niveaux (phases) plus faciles, obtenant des scores constamment élevés. Cependant, le dernier jour, il a choisi la phase 6, qui était plus difficile, ce qui a provoqué une chute notable de sa performance (Image 2).

Ainsi, la prédiction du modèle a permis de reconnaître une déviation inattendue du comportement habituel du patient, identifiant qu’elle a été causée par une augmentation du niveau de difficulté.

Cette approche offre aux professionnels de NeuronUP un outil puissant pour détecter à temps ce type de situations et analyser rapidement les causes des déviations.

Conclusion

L’utilisation du Time-Aware LSTM ouvre de nouvelles possibilités pour la prédiction précise de séries temporelles avec des intervalles irréguliers. Contrairement aux modèles traditionnels, le TA-LSTM est capable de s’adapter au rythme unique de chaque joueur, en tenant compte de ses pauses et intervalles d’activité. Grâce à cette approche, notre plateforme de stimulation cognitive peut non seulement prédire avec précision les résultats futurs des patients, mais aussi détecter en temps utile d’éventuelles anomalies ou déviations inattendues.

Chez NeuronUP, nous valorisons votre temps et nous cherchons toujours à appliquer les technologies les plus efficaces, innovantes et avancées. Restez à l’écoute de nos mises à jour, le meilleur est à venir !

Bibliographie

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• Schirmer, Mona, et al. “Modeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent Units.” Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022)​, vol. 162, no. -, 2022, pp. 19388-19405.
• “Time aware long short-term memory.” Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Time_aware_long_short-term_memory. Accessed 12 March 2025.

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