aprendizaje de maquina

Aprendizaje de máquina

http://dis.unal.edu.co/~fgonza/courses/2007-I/ml/index.html
http://luisguillermo.com/discentes.pdf
http://www.wolfram.com/mathematica/customer-stories/machine-learning-and-mathematica-optimize-automated-assembly-lines.es.html
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/19617/Documento_completo.pdf?sequence=1http://dis.unal.edu.co/~fgonza/courses/2007-I/ml/ml-02-introduction.pdf
http://www.cs.cinvestav.mx/cursos/AprendizajeMaquina.html
http://evolucionartificial.blogspot.com/2007/11/aprendizaje-de-mquina-y-seguridad.html
http://es.scribd.com/doc/97238148/Mineria-de-Datos-y-Aprendizaje
http://es.knowledger.de/00003839/AprendizajeDeLaMaquina
















Aprendizaje Máquina

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Machine Learning. 0.- Problema principal.

1.-Introducción. La habilidad de aprender es una de los atributos fundamentales de la conducta humana. De ahí que el desarrollo en la teoría y el modelado computacional de los procesos de aprendizaje es de un gran significado para las áreas relacionadas con el entendimiento de la inteligencia. La velocidad en que se genera nuevo conocimiento, cada vez es mayor, así como la interrelación entrediferentes ciencias. Pensemos que antiguamente se duplicaba el conocimiento cada 50 años; ahora se da en cada 5. Por otra parte, las nuevas tecnologías obligan a aprenderlas de manera más rápida, dejando atrás las anteriores. Así como con los lenguajes de programación, una versión de un lenguaje podría permanecer en el mercado 3 o 4 años, las versiones de los actuales se mejoran cada 12 o 18 meses. Porúltimo vale la pena mencionar dos características del aprendizaje humano. La primera de ellas es la lentitud con la cual aprendemos y la facilidad con la que muchas veces olvidamos. La segunda sería el analizar que el aprendizaje no es un proceso repetible fácilmente. Pensemos que cuando sabemos algo (un temas de matemáticas por ejemplo) no podemos enseñarlo a otras personas sin tener ciertosproblemas. 2.- Definiciones: Aprendizaje : Tener idea de una cosa

Aprendizaje Máquina: a) Es el estudio de los métodos computacionales para mejorar el desempeño del software, automatizando la adquisición del conocimiento en base a la experiencia.
(Bratko/Langley).

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b) Es una técnica de IA que se encarga en cómo generar programas de computadoraque automáticamente mejoren a partir de la experiencia. (Mitchell) 3.- Objetivos Desde el punto de vista ingenieril: Desarrollo y análisis de sistemas de aprendizaje para mejorar la eficiencia en un conjunto predeterminado de tareas. Por ejemplo: Mejorar los niveles de automatización en los procesos de ingeniería del conocimiento, remplazando el trabajo humano (tiempo) con técnicas automáticas.Producir sistemas que sean comúnmente usados, en la industria, la educación, etc. Desde el punto de vista de las ciencias cognocitivas Investigación y simulación computacional de los procesos de aprendizaje humano. Por ejemplo: Construcción de modelos de aprendizaje humano Estudio de los mecanismos para el conocimiento Desde el punto de vista del análisis teórico: Exploración teórica de los espaciosde posibles métodos de aprendizaje independientemente de los dominios de aplicación. 4.- Aplicaciones 1. Detección de fraudes 2. Manejo de vehículos 3. Filtrado de preferencias del usuario 4. Data mining 5. Juegos 6. Reconocimiento de voz 7. Astronomía 5.- Ciencias relacionadas 1. Estadística 2. Inteligencia Artificial 3. Filosofía 4.Teoría de la Información 5. Biología: 6. Ciencias cognocitivasMétodos bayesianos, cálculo de probabilida-des de hipótesis, intervalos de confianza. Búsqueda, representación simbólica La hipótesis más sencilla es la mejor, inferencia
más allá de lo observado. Medida de la entropía y de la información Modelo del funcionamiento cerebral. Modelos de aprendizaje humano

y algoritmos,

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6.- Paradigmas básicos...