Aprendizaje en agentes inteligentes

El aprendizaje automático en agentes inteligentes
Introducción El presente artículo tiene como finalidad, el abordar que es el aprendizaje automático, como colabora en el desarrollo de agentes inteligentes, para la inteligencia artificial, cuales son algunas de sus mejores variantes, así como una visión comparativa de cómo son cada uno de los tipos de aprendizaje en cuanto a su forma de resolverproblemas y ser modelados. Hemos tomado como referencia algunos libros de texto así como una tesis doctoral, de Ismael Ledesma Espino llamada Aprendizaje automático en conjuntos clasificadores heterogéneos y modelado de agentes en donde se plantea el desarrollo de agentes inteligentes con datos continuos en dominios, estáticos. Además de esta, consultamos el libro Aprendizaje Automático deAntonio Moreno, donde se presentan los conceptos básicos sobre el aprendizaje automático y una clasificación de los tipos de aprendizaje descrita. Entre otras fuentes como Introducción to Machine Learning e Inteligencia Artificial un enfoque moderno . Como se notara arriba la metodología del artículo es meramente documental. El objetivo de nuestra investigación documental es, el desarrollo delconocimiento sobre que es el aprendizaje automático, como ayuda en el desarrollo de agentes inteligentes. Resumen En la primera parte del artículo, se muestra el concepto básico del aprendizaje automático, sus diversas acepciones según nuestras fuentes, enseguida se muestran los diversos tipos de aprendizaje automático, esta información se ve esquematizada en cuadros sinópticos y una descripciónmedianamente extensa. En la siguiente parte del artículo se tocan algunos tipos de modelado de agentes inteligentes entre los que destacan los de teoría de juegos. Finalmente se concluye con una comparativa de donde y cuando se deben de aplicar los diversos tipos de aprendizaje. Palabras clave: Aprendizaje, Aprendizaje automático (Machine Learning), Modelado

Definición de aprendizaje automático y afines. El aprendizaje automático, es un área de la inteligencia artificial, encargada del desarrollo de entidades (generalmente, robots o maquinas) tengan un comportamiento similar al del género humano o animal. Existe una amplia variedad de paradigmas de clasificación del aprendizaje automático y de su objetivo los agentes inteligentes. Para aclarar un poco más el panorama sobre el aprendizajeautomático, veremos algunas definiciones: Elagente racional. Es aquel que actúa buscando el mejor resultado, y si hay incertidumbre el mejor resultado esperado. Entonces un agente racional es aquel que hace lo correcto. En tanto que para Ledesma un agente debe de distinguirse una serie de características, como autonomía, sociabilidad capacidad para reaccionar y tomar iniciativa. En tanto que se entiendepor aprendizajea un marco cognitivo de las conductas observables en la naturaleza, por parte de los animales y que pueden considerarse identificables, como parte de dicho aprendizaje, es importante no solo responder, el qué y el cómo sino también identificar ese algo que evite obtener información sesgada y que no permita una comprensión total del proceso de aprendizaje. El aprendizaje se podríadefinir con la siguiente formula: Aprendizaje = Selección + Adaptación Para Herbert Simon el aprendizaje es: ³cualquier cambio en un sistema que le permite desempeñarse mejor la próxima vez, sobre lamisma tarea u otra tomada de la misma población´. Esta definición cumple un amplio aspecto de las actividades necesarias para mejorar el rendimiento del sistema. También da cuenta de que dichoaprendizaje pueda emplearse sobre una tarea similar en un universo diferente. Mientras que Rafael Bello define el aprendizaje automático:
³Es un subcampo de la Inteligencia artificial encargado de estudiar el problema del aprendizaje en las máquinas, es decir, su objeto de estudio es el problema de cómo las máquinas pueden adquirir el conocimiento que las capacite para resolver problemas determinados´...