Mi aprendizaje
Páginas: 2 (320 palabras)
Publicado: 8 de diciembre de 2011
II.1. APRENDIZAJE AUTOMATICO
“El aprendizaje automático se dedica al estudio de métodos computacionales para mejorar el rendimiento mecanizando la adquisición de conocimiento de la experiencia.“Uno de los principales logros de la Inteligencia Artificial es que puede otorgar a las computadoras la habilidad de aprender. Para que esto suceda es necesario transferir el conocimiento al interior dela máquina.
Una computadora aprende de diferentes maneras:
* Memorísticamente. Para que exista un aprendizaje memorístico se transcribe el conocimiento, es decir, se copia la memoria de unacomputadora a otra.
* Por relato. Se adapta el conocimiento desde su fuente a una forma que pueda ser aceptada y utilizada por la computadora. Es como si se le contara el conocimiento.
* Poranalogía. Se guarda el conocimiento que resuelve un problema para aplicarlo cuando las circunstancias sean similares.
* Por Inducción. Se le suministran datos a la computadora y de ellos extrae elconocimiento. Esto se hace a partir de ejemplos o a partir de observaciones.
Los paradigmas más utilizados para el aprendizaje automático son:
1. Inducción de reglas a partir de bases dedatos
2. Razonamiento basado en casos
3. Redes neuronales
4. Algoritmos genéticos
* Inducción de reglas a partir de bases de datos: Entre los métodos de aprendizaje automático elaprendizaje a partir de bases de datos por inducción (ya sea mediante ejemplos u observación), es prácticamente el único que se utiliza en los sistemas expertos. Este aprendizaje ha sido adaptado pararesolver problemas de clasificación.
* Razonamiento basado en casos: Utiliza la experiencia que se adquirió al tratar casos o problemas similares. Es un aprendizaje por analogía. Se construye unabase de conocimiento con los casos que ya se han resuelto. Cuando aparece un problema nuevo, se buscan problemas similares en la base de casos y se adaptan sus soluciones a la situación actual....
“El aprendizaje automático se dedica al estudio de métodos computacionales para mejorar el rendimiento mecanizando la adquisición de conocimiento de la experiencia.“Uno de los principales logros de la Inteligencia Artificial es que puede otorgar a las computadoras la habilidad de aprender. Para que esto suceda es necesario transferir el conocimiento al interior dela máquina.
Una computadora aprende de diferentes maneras:
* Memorísticamente. Para que exista un aprendizaje memorístico se transcribe el conocimiento, es decir, se copia la memoria de unacomputadora a otra.
* Por relato. Se adapta el conocimiento desde su fuente a una forma que pueda ser aceptada y utilizada por la computadora. Es como si se le contara el conocimiento.
* Poranalogía. Se guarda el conocimiento que resuelve un problema para aplicarlo cuando las circunstancias sean similares.
* Por Inducción. Se le suministran datos a la computadora y de ellos extrae elconocimiento. Esto se hace a partir de ejemplos o a partir de observaciones.
Los paradigmas más utilizados para el aprendizaje automático son:
1. Inducción de reglas a partir de bases dedatos
2. Razonamiento basado en casos
3. Redes neuronales
4. Algoritmos genéticos
* Inducción de reglas a partir de bases de datos: Entre los métodos de aprendizaje automático elaprendizaje a partir de bases de datos por inducción (ya sea mediante ejemplos u observación), es prácticamente el único que se utiliza en los sistemas expertos. Este aprendizaje ha sido adaptado pararesolver problemas de clasificación.
* Razonamiento basado en casos: Utiliza la experiencia que se adquirió al tratar casos o problemas similares. Es un aprendizaje por analogía. Se construye unabase de conocimiento con los casos que ya se han resuelto. Cuando aparece un problema nuevo, se buscan problemas similares en la base de casos y se adaptan sus soluciones a la situación actual....
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