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APRENDIZAJE INDUCTIVO
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Consiste en la adquisición de un nuevo conocimiento por la inferencia inductiva sobre los datos por el entorno o el adiestrador.
Se suele caracterizarcomo una búsqueda heurística en la que tenemos los siguientes elementos:
1. Estado inicial: datos de entrada y las descripciones simbólicas asociadas. La descripción simbólica son descripciones delos elementos del dominio.
2. Estado de sucesores son descripciones simbólicas con mayor o menos número degeneralidad.
3. Operadores: serán diversas reglas de inducción de dos tipos:
a.Generalización: de descriptores concretos a descriptores más generales.
b. Especialización: de una descripción más general a una más concreta.
4. Estado final: va a ser una descripción simbólica con lassiguientes características:
a. Implica los datos de entrada.
b. Satisface los requerimientos de1 dominio.
c. Es suficientemente satisfactoria.
Inducir es suponer que lo que vemos es siempre así: si vemosque un gato tiene 4 patas, todos los gatos tienen 4 patas.
Las reglas de generalización pueden ser:
Reglas de selección: va a modificar el conocimiento obtenido. Tenemos los siguientes.
Supresiónde conjugados eliminando un elemento de la conjunción para, obtener un descriptor más general. Por ejemplo: los latinos son simpáticos y bajitos -> los latinos son bajitos.
Adicción de disyunta dos:incluimos un descriptor más como una disyunción y obtenemos una expresión más general. Ejemplo: hay un fantasma bajo la cama -> hay un fantasma bajo la cama o en el armario.
Cambio de constantes porvariables. Por ejemplo: la hormiga atómica lleva casco -> la hormiga X lleva casco.
Reglas constructivas: va a añadir nuevo conocimiento (nuevos descriptores).
Adiciones cuantitativas; por ejemplo:cosa lisa y negra -> cosa lisa, negra y con tres picos
Detección de dependencias. Por ejemplo la serie: (3,6),(4,8),(5,10) seria dos números entre paréntesis separados por una coma donde uno es la...