El Aprendizage Inductico (Inteligencia Artificial)

El aprendizaje inductivo
El aprendizaje inductivo, que pertenece al campo de la inteligencia artificial, permite resolver un problema mediante el empleo de problemas resueltos en el pasadosimilares al planteado.
La mayoría de las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial están basadas en la constricción de un modelo del conocimiento utilizado por un experto humano. Este enfoqueque ha tenido un impacto importante a partir de los ochenta, se muestra en numerosos casos de estudio. En la mayor parte de estos la tarea que ejecuta el experto es de clasificación.
Sistemas deaprendizaje inductivo
* Sistemas conexionistas: redes neuronales
* Sistemas evolucionistas: algoritmos genéticos
* Sistemas simbólicos: aprendizaje de conceptos.

Sistemas Conexionistas:Redes Neuronales
Neurona formal (McCulloch y Pitts, 43)

Aprendizaje por “correlación” (Hebb, 49)
* el cerebro aprende al modificar las conexiones entre neuronas
* las neuronas estánconectadas por sinapsis que se pueden adaptar/modificar
* cuando una neurona funciona bien se refuerza
* cuando dos neuronas se activan a la vez, se refuerza la conexión entre ellas

SistemasEvolucionistas: Algoritmos Genéticos
Se basan en ideas sobre la evolución de las especies (selección natural, herencia, mutaciones, etc.) aplicadas sobre una población artificial de individuos, para conseguirsu adaptación al entorno.
* Tipo de individuos de la población depende del problema.
* Cada individuo tendrá un valor (fuerza), para medir su adaptación al entorno.
* Evolución = búsquedaen paralelo de individuos bien adaptados
* Operadores genéticos (selección, entrecruzamiento y mutación)
* Criterios para variar la fuerza de cada individuo
* Aplicaciones:* Optimización: maximización/minimización de funciones
* Aprendizaje inductivo: clasificadores, reglas de producción
Sistemas Simbólicos: aprendizaje de conceptos
Representación del...