ensayo

1. Introducción al Reconocimiento de Patrones.
El reconocimiento de patrones es la capacidad de generalizar a partir de observaciones, esta capacidad es principalmente humana puesto que serelaciona con el reconocimiento o definición de un concepto. Los sistemas de Reconocimiento de patrones artificiales simulan esta habilidad mediante la creación y el uso de modelos físicos ymatemáticos. Dada una aplicación concreta, sin embargo, un sistema artificial es preferible al uso de seres humanos debido a su velocidad, exactitud y robustez.
Existen diferentes enfoques a lahora de generar modelos matemáticos para el reconocimiento de patrones, siendo más populares los siguientes:
• Modelos Estadísticos.
Estos modelos utilizan técnicas estadísticas ymatemáticas, por lo que puede ser considerado como el enfoque clásico al reconocimiento de patrones aunque nuevas técnicas se siguen desarrollando en este campo.
• Neuro Reticular.
Siendo un enfoque másmoderno, las RNA tienen varias décadas de historia, el fundamento de estos algoritmos consisten en la imitación del funcionamiento de las redes neuronales biológicas. La ventaja de usar redesneuronales está en el hecho que se pueden separar regiones no lineales de decisión tan complicadas como se desee dependiendo del número de neuronas y capas. Por lo tanto, las redes neuronalesartificiales sirven para resolver problemas de clasificación de alta complejidad.

2. Definiciones y Conceptos Básicos.

2.1. Objeto
Es un concepto con el cual representamos los elementossujetos a estudio, forma un conjunto de entidades que comparten alguna característica que las diferencia del resto, estos pueden ser concretos o abstractos.
2.2. Patrón
Es sinónimo de objeto.En ocasiones se le llama así a los objetos ya clasificados.
2.3. Rasgo
Propiedad, factor, característica, que se toma en cuenta para estudiar los objetos. Existen dos tipos:
• Esenciales