Consiste en buscar una forma para diseñar y construir mecanismos que puedan reconocer patrones a través de los..

Sin embargo existen numerosas restricciones en la traducción del mundo humano al de la maquina

Sin no embargo existen numerosas restricciones en la traducción del mundo humano al de la maquina

Este conocimiento dependiente del...se combina con el conocimiento general sobre cómo resolver problemas

conjunto de datos básicos, sin interpretar, que se obtienen como entrada del sistema

conjunto de datos de primer orden, que modelan de forma estructurada la experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de interpretar los datos básicos.

El conjunto de estructuras de datos y métodos para diagnosticar a pacientes a partir de la interpretación del análisis de sangre, o para ayudar en la toma de decisiones de que hacer

necesitan diferentes tipos de conocimiento que no suelen estar disponibles en bases de datos y otras fuentes de información

Conocimiento

El conjunto de estructuras de datos y métodos para diagnosticar a pacientes a partir de la interpretación del análisis de sangre, o para ayudar en la toma de decisiones de que hacer

necesitan diferentes tipos de conocimiento que no suelen estar disponibles en bases de datos y otras fuentes de información

Conocimiento difícil de representar como las intenciones , la causalidad, los objetivos, información temporal,

Formula de conocimiento

ML

DL

Ciencia que permite a las computadoras imitar la inteligencia humana, como la toma de decisiones, el procesamiento de textos y la percepción visual.

es un campo especializado del aprendizaje automático que se basa en el entrenamiento de redes neuronales artificiales profundas que utilizan un gran conjunto de datos, como imágenes o textos.

Las redes neuronales artificiales son modelos de procesamiento de la información inspirados en el cerebro humano

Subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas mejorar una tarea determinada con experiencia.

En consecuencia, los modelos de aprendizaje supervisado son aquellos en los que se aprenden funciones, relaciones que asocian entradas con salidas

Este hecho incluso llega a proporcionar una de las clasificaciones más habituales en el tipo de algoritmos que se desarrollan, así, dependiendo del tipo de salida, suele darse una subcategoría que diferencia entre modelos de clasificación y regresión

Adicionalmente, los modelos de aprendizaje no supervisado son aquellos en los que no estamos interesados en ajustar pares (entrada, salida)

Sino en aumentar el conocimiento estructural de los datos disponibles (y posibles datos futuros que provengan del mismo fenómeno), por ejemplo, dando una agrupación de los datos según su similaridad (clustering)

Para simplificar las estructura de los mismos manteniendo sus características fundamentales (como en los procesos de reducción de la dimensionalidad), o extrayendo la estructura interna con la que se distribuyen los datos en su espacio original (aprendizaje topológico)

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?

Representación del conocimiento

Para representar algo necesitamos saber

completamente nuevo en el que se evaluara el modelo de aprendizaje automático

desplegara nuevas observaciones

Cuando se aplica al conjunto de datos obtendremos características con valores entre -3 y 3

Siempre se hará un escalado de características relevante

Cuando se aplica al conjunto de datos obtendremos características con valores de 0 a 1

Se recomienda cuando se tiene una distribución normal en la mayoría de las características.

La formula para estandarizar datos es:

valor original de la variable media: media de la distribución de datos desviación estándar: desviación estándar de la distribución de datos

valor estandarizado de la variable

valor individual de la variable

media de la distribución de datos

número de datos en la distribución

nos aseguramos que todas las variables tomen valores en la misma escala, para evitar que una característica domine a otra.

permite el desarrollo de sistemas basados en conocimientos (SBC)

Que con el empleo de herramientas de análisis, tratamiento y manipulación automática tiene la capacidad de inducir o deducir nuevos conocimientos

Esquema de un sistema experto

Intentan razonar como un experto humano

Su característica fundamental es que separa los conocimientos almacenados (base de conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia); los datos de determinado problema se almacenan en espacio físico independiente (base de datos)

utilizan técnicas de razonamiento para efectuar una tarea en forma apropiada

Agentes inteligentes

los algoritmos secuenciales utilizados en la computación carecen de precisión en sus resultados.

percibe las imágenes mediante un Chip, como sucede en nuestra retina, traduce la intensidad de luz a señales eléctricas que posteriormente se procesan y cuantifican en unidades llamadas pixeles

l color, la textura, forma, bordes, tamaño, ubicación, relación con otras imágenes, movimiento, continuidad, experiencias previas; integrando esta información en diferentes zonas de la corteza visual

constituyen los elementos fundamentales del aprendizaje automático, el cual representa una potencial herramienta bioinformática para el procesamiento de datos en la actualidad

Interacción

Sistemas Expertos

Sistemas Basados en el Conocimiento

En estos sistemas, los datos y la “base de conocimientos”, se convierten en lo más importante, el código que los explota, el “motor de inferencias”, se generaliza según diferentes paradigmas

Ecolucion de los sistemas so

Los SBC se aplican a problemas complejos donde los sistemas convencionales de software no son suficientes

Áreas de aplicación de los SBC

Problemas de los SBC

Necesidad de los SBC

Áreas de la IA involucradas en los SBC