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-424180-15430500607060-182880Universidad Laica “Eloy Alfaro de Manabí”
Facultad de Ciencias Informáticas
Ingeniería de Sistemas
ASIGNATURA:
Inteligencia Artificial
TEMA/TITULO DEL TRABAJO:
Unidad de Competencia Número 4:
Integrantes :
Chavez Chavez Andrea Carolina
Bonilla Paez Santiago Olmedo
Arias Sancan Favian Alejandro
Moreira jhon Kennedy
Sanchez Andrade Diana Alexandra
Curso:5 “A”
Profesor(a):
Ing. Jorge Pincay
MANTA-MANABÍ-ECUADOR
SEPTIEMBRE , 2013
00Universidad Laica “Eloy Alfaro de Manabí”
Facultad de Ciencias Informáticas
Ingeniería de Sistemas
ASIGNATURA:
Inteligencia Artificial
TEMA/TITULO DEL TRABAJO:
Unidad de Competencia Número 4:
Integrantes :
Chavez Chavez Andrea Carolina
Bonilla Paez Santiago Olmedo
Arias Sancan Favian Alejandro
Moreirajhon Kennedy
Sanchez Andrade Diana Alexandra
Curso:
5 “A”
Profesor(a):
Ing. Jorge Pincay
MANTA-MANABÍ-ECUADOR
SEPTIEMBRE , 2013
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Resumen
El Aprendizaje Automático-Machine learning, es la rama de la Inteligencia Artificial que se dedica al estudio de los agentes o programas que aprenden o evolucionan basados en su experiencia, para realizar una tareadeterminada cada vez mejor. El objetivo principal de todo proceso de aprendizaje es utilizar la evidencia conocida para poder crear una hipótesis y poder dar una respuesta a nuevas situaciones no conocidas.
Por ejemplo, un software que juegue al backgammon; no sólo que realice movimientos válidos sino que en cada partida mejora su performance.
Objetivos
Realizar una investigación sobre el aprendizajeautomático.
Buscar cuales son las aplicaciones que utilizan agentes basados en aprendizaje automático.
Desarrollar un documento guía sobre el aprendizaje automático y lo que este comprende.
Desarrollo
A medida que evoluciona la Inteligencia Artificial (IA) encontramos una gran variedad de definiciones. Es así que puede ser entendida como la disciplina que estudia cómo lograr que lascomputadoras actúen racionalmente, es decir, buscan lograr que éstas se asemejen cada vez más al comportamiento humano. De ahí que uno de los temas interesante a tratar dentro de esta ciencia es la de agentes inteligentes que operan en cualquier entorno o ambiente y que pueden ser llamados inteligentes.
Podemos decir entonces que de alguna manera la máquina aprende, y que es capaz de ofrecer un resultadointerpretable por el ser humano. Imaginemos ahora que todos los algoritmos que le permite a usted leer estas líneas, y entonces desea plasmarlos en código para “entrenar al computador” que automáticamente dé respuestas a sus preguntas, y que sea capaz de buscar por sí mismo soluciones, tal como lo hace una persona.
El aprendizaje automático es la forma como un algoritmo responde a un conjunto deentradas “obteniendo una respuesta” para cada una de ellas. Suponga que la entrada sea predecir el estado del clima, entonces ese algoritmo deberá procesar el estado del clima de días anteriores y someter a un análisis las variables que intervienen en el mismo, y por otro lado también aprender de la experiencia.
Como se mencionó anteriormente, el objetivo del aprendizaje automático esdesarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, se trata entonces de crear programas capaces de “generalizar” comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de “ejemplos”.
Los algoritmos de aprendizaje automático se agrupan de acuerdo a la función que cumplen.
Aprendizaje supervisado: Aquel que establece una correspondencia entre las entradas y salidas delsistema.
Aprendizaje no supervisado: Todo el proceso de modelado se lleva a cabo en el conjunto de entradas del sistema.
Aprendizaje por refuerzo: Aprende observando el mundo que lo rodea.
Aprendizaje por transducción: Muy parecido al supervisado pero su aprendizaje no se basa explícitamente en una función matemática.
Aprendizaje multitarea: Aquellos que utilizan conocimiento previamente...