Sistemas neuro difusos
Páginas: 6 (1407 palabras)
Publicado: 18 de febrero de 2010
Los Sistemas Neurodifusos en el Cálculo Inteligente
M. en C. Yesenia E. González Navarro UPIITA‐IPN
Darwin y el Cálculo Inteligente Darwin y el Cálculo Inteligente
Charles Robert Darwin (1809-1882). Evolución. Selección natural. Inteligencia. Grado de inteligencia inteligencia.
Cálculo Inteligente (Soft Computing) Cálculo Inteligente (Soft
Actualmente es una disciplina en desarrollo yno establecida aún en forma clara. Incluye: Métodos de acondicionamiento de problemas. Métodos de resolución de problemas. Ambas aplicaciones tratan de imitar la inteligencia de algunos seres vivos, la cual, de ninguna manera es precisa, cuantitativa, rigurosa o “computacional”.
Inteligencia Humana Inteligencia Humana
Como humanos (la especie más inteligente conocida) somos malos en larealización de cálculos matemáticos, una , minoría de nosotros puede realizar multiplicaciones de tres dígitos mentalmente, sin embargo, hemos asegurado nuestra supervivencia en la naturaleza.
El Cerebro El Cerebro
El cerebro humano es capaz de procesar millones de datos visuales, acústicos, olfatorios, táctiles y motores. Muestra una asombrosa habilidad para aprender de la experiencia ygeneraliza a partir de reglas aprendidas. Reconoce patrones y toma decisiones.
La disciplina de cálculo inteligente trata de transferir algunas de las habilidades del ser humano y de algunos otros seres vivos a los modelos y algoritmos de máquinas inteligentes y sistemas artificiales inteligentes con el fin de g g habilitarlos para sobrevivir en ambientes estructurados o de forma ideal en ambientes noestructurados donde puedan desempeñar tareas basándose en experiencia previa, con p p p , razonable exactitud, razonable costo y razonable cantidad de tiempo.
Cálculo Tradicional vs Cálculo Inteligente ál l l
Cálculo Tradicional (Hard Computing) Cálculo Inteligente (Soft Computing)
Los métodos de cálculo tradicionales a menudo resultan complicados para l lt li d los problemas actuales.Necesitan modelos analíticos precisos y frecuentemente mucho tiempo de cómputo.
Los métodos de cálculo inteligente sacrifican precisión a cambio d bi de entender el t d l comportamiento del sistema. Han probado ser una herramienta práctica importante para la solución de problemas contemporáneos. t á
Fundamentos para el Cálculo l Inteligente
El mundo a nuestro alrededor es impreciso,incierto y aleatoriamente cambiante y sin embargo, podemos sobrevivir. b i i Este deseo de imitar la capacidad humana de supervivencia condujo a L tfi i i d j Lotfi Zadeh (1994) a la búsqueda de *premisas y principios de guía para el cálculo inteligente inteligente.
* Afirmaciones o ideas que se tienen como ciertas y que sirven de base para un razonamiento.
Premisas
El mundo real es impreciso eincierto. Precisión y certidumbre tienen un costo.
Principio de guía Principio de guía
“Debe explotarse la tolerancia en la imprecisión, en la incertidumbre y en l verdad a i tid b la d d medias para lograr manejabilidad, robustez y soluciones de bajo costo . costo”
Tanto las premisas como el principio de guía para el cálculo inteligente difieren f t difi fuertemente d l objetivos d lcálculo t di i t de los bj ti del ál l tradicional, que l requiere precisión, certidumbre y rigor.
Métodos de Cálculo Inteligente Métodos de Cálculo Inteligente
Redes Neuronales Artificiales. Máquinas de Soporte Vectorial. Lógica Difusa. g Algoritmos Genéticos. Algoritmos Evolutivos. Razonamiento Probabilístico. Probabilístico Teoría de Fractales. Teoría del Caos. Redes Bayesianas.Aprendizaje estadístico (Aprenden de (Aprenden de datos experimentales) Aprendizaje probabilístico
Centrándose en el Aprendizaje dí Estadístico…
Las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks) y las máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machines) son estructuras matemáticas (modelos) detrás de la idea de ( d l ) d t á d l id d aprendizaje. La lógica difusa (Fuzzy Logic) es la...
M. en C. Yesenia E. González Navarro UPIITA‐IPN
Darwin y el Cálculo Inteligente Darwin y el Cálculo Inteligente
Charles Robert Darwin (1809-1882). Evolución. Selección natural. Inteligencia. Grado de inteligencia inteligencia.
Cálculo Inteligente (Soft Computing) Cálculo Inteligente (Soft
Actualmente es una disciplina en desarrollo yno establecida aún en forma clara. Incluye: Métodos de acondicionamiento de problemas. Métodos de resolución de problemas. Ambas aplicaciones tratan de imitar la inteligencia de algunos seres vivos, la cual, de ninguna manera es precisa, cuantitativa, rigurosa o “computacional”.
Inteligencia Humana Inteligencia Humana
Como humanos (la especie más inteligente conocida) somos malos en larealización de cálculos matemáticos, una , minoría de nosotros puede realizar multiplicaciones de tres dígitos mentalmente, sin embargo, hemos asegurado nuestra supervivencia en la naturaleza.
El Cerebro El Cerebro
El cerebro humano es capaz de procesar millones de datos visuales, acústicos, olfatorios, táctiles y motores. Muestra una asombrosa habilidad para aprender de la experiencia ygeneraliza a partir de reglas aprendidas. Reconoce patrones y toma decisiones.
La disciplina de cálculo inteligente trata de transferir algunas de las habilidades del ser humano y de algunos otros seres vivos a los modelos y algoritmos de máquinas inteligentes y sistemas artificiales inteligentes con el fin de g g habilitarlos para sobrevivir en ambientes estructurados o de forma ideal en ambientes noestructurados donde puedan desempeñar tareas basándose en experiencia previa, con p p p , razonable exactitud, razonable costo y razonable cantidad de tiempo.
Cálculo Tradicional vs Cálculo Inteligente ál l l
Cálculo Tradicional (Hard Computing) Cálculo Inteligente (Soft Computing)
Los métodos de cálculo tradicionales a menudo resultan complicados para l lt li d los problemas actuales.Necesitan modelos analíticos precisos y frecuentemente mucho tiempo de cómputo.
Los métodos de cálculo inteligente sacrifican precisión a cambio d bi de entender el t d l comportamiento del sistema. Han probado ser una herramienta práctica importante para la solución de problemas contemporáneos. t á
Fundamentos para el Cálculo l Inteligente
El mundo a nuestro alrededor es impreciso,incierto y aleatoriamente cambiante y sin embargo, podemos sobrevivir. b i i Este deseo de imitar la capacidad humana de supervivencia condujo a L tfi i i d j Lotfi Zadeh (1994) a la búsqueda de *premisas y principios de guía para el cálculo inteligente inteligente.
* Afirmaciones o ideas que se tienen como ciertas y que sirven de base para un razonamiento.
Premisas
El mundo real es impreciso eincierto. Precisión y certidumbre tienen un costo.
Principio de guía Principio de guía
“Debe explotarse la tolerancia en la imprecisión, en la incertidumbre y en l verdad a i tid b la d d medias para lograr manejabilidad, robustez y soluciones de bajo costo . costo”
Tanto las premisas como el principio de guía para el cálculo inteligente difieren f t difi fuertemente d l objetivos d lcálculo t di i t de los bj ti del ál l tradicional, que l requiere precisión, certidumbre y rigor.
Métodos de Cálculo Inteligente Métodos de Cálculo Inteligente
Redes Neuronales Artificiales. Máquinas de Soporte Vectorial. Lógica Difusa. g Algoritmos Genéticos. Algoritmos Evolutivos. Razonamiento Probabilístico. Probabilístico Teoría de Fractales. Teoría del Caos. Redes Bayesianas.Aprendizaje estadístico (Aprenden de (Aprenden de datos experimentales) Aprendizaje probabilístico
Centrándose en el Aprendizaje dí Estadístico…
Las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks) y las máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machines) son estructuras matemáticas (modelos) detrás de la idea de ( d l ) d t á d l id d aprendizaje. La lógica difusa (Fuzzy Logic) es la...
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