5/16/2018 Aprendizaje Automático - slidepdf.com

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Aprendizaje AutomáticoEl Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la cual su principal objetivo es

desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, es decir, se considera como un proceso deinducción del conocimiento. El aprendizaje automático se centra en el estudio de la Complejidad

Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que las aplicaciones

desarrolladas en aprendizaje automático están enfocadas al diseño de soluciones viables a esos

 problemas.

Dentro de las aplicaciones de aprendizaje automático están: motores de búsqueda, diagnósticos médicos,

detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación desecuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Algunos expertos en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático han tratado de eliminar laintuición o el conocimiento de los procesos que se generan en la interacción hombre-máquina; otros, en

cambio, tratan de establecer una colaboración entre estos dos elementos. La participación humana y sus

intuición no puede ser remplazada por una máquina, el humano, es decir, el experto que desarrolla estossistemas es quién hace el diseño y determina los procesos que debe realizar el sistema o la máquina. Por 

lo tanto no puede ser remplazado, a excepción de algunas tareas o procesos que son automatizados paramejorar el rendimiento de estos sistemas.

A través del aprendizaje automático se puede generar tres tipos de conocimiento, cada tipo dependerá del

tema que se desee aprender:

1. Crecimiento

Es el que se adquiere de lo que nos rodea, el cual guarda la información en la memoria como si dejara

huellas.

2. Reestructuración

Al interpretar los conocimientos el individuo razona y genera nuevo conocimiento al cual se le llama dereestructuración.

3. Ajuste

Es el que se obtiene al generalizar varios conceptos o generando los propios.

Existen algoritmos que son utilizados en el aprendizaje automático para la generación de conocimiento y

el mejoramiento en el rendimiento de los sistemas computacionales. Son cinco los algoritmos utilizados,estos son:

1. Aprendizaje supervisado

Produce una función que establece una correspondencia entre las entradas y las salidas deseadas delsistema.

2. Aprendizaje no supervisado

Todo el proceso se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado por entradas al sistema. No existe

información de las categorías de esos ejemplos.

3. Aprendizaje por refuerzo

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El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es la

retroalimentación que obtiene del exterior en función de sus acciones.

4. Transducción

Similar al aprendizaje supervisado, pero no construye de forma explícita una función. Trata de predecir 

las categorías de los futuros ejemplos basándose en los ejemplos de entrada, sus respectivas categorías y

ejemplos nuevos.

5. Aprendizaje multi-tarea

Métodos de aprendizaje que usan conocimiento previamente aprendido por el sistema con el fin deenfrentarse a problemas similares a los vistos.

El aprendizaje automático se ha convertido en un eje fundamental de la inteligencia artificial. En laconstrucción de sistemas inteligentes, es necesario que estos aprendan y vayan adquiriendo experiencia

conforme realizan sus procesos sin la necesidad de una supervisión por parte de expertos.

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