Razonamiento basado en casos ejemplos de aprendizaje
| dc.contributor.advisor | Torres, Nestor | |
| dc.contributor.author | Smith Aguilar, Jaime | |
| dc.contributor.author | Consuegra G., Rafael | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-26T16:35:31Z | |
| dc.date.available | 2019-03-26T16:35:31Z | |
| dc.date.issued | 2003 | |
| dc.description.abstract | Los Juegos provocan una inexplicable fascinación; la idea de que las computadoras puedan jugar existe desde que existente las mismas computadoras. En el siglo XIX, Charles Babbage, arquitecto de computadoras, pensó en programar su maquina analítica para que jugara al ajedrez. Durante las décadas de los 50 y 60 del siglo pasado. Shannon describió los mecanismos que podían utilizarse en un programa para jugar el ajedrez, Alan Turing describió un programa para jugar al ajedrez pero nunca lo construyo, Samuel construyo el primer programa de juegos importantes y operativo, el cual jugaba a las damas y podía aprender de sus errores para mejorar su comportamiento. Los juegos proporcionan una tarea estructurada en la que es muy fácil medir el éxito o el fracaso. En comparación con otras aplicaciones de IA, por ejemplo comprensión del Lenguaje, la mayoría de los juegos NO necesitan grandes cantidades de conocimientos. En un primer momento se pensó que se podrían resolver por búsquedas exhaustivas en el árbol del juego, es decir, un árbol que contenga todos los movimientos posibles de ambos jugadores. Considerando por ejemplo el juego de ajedrez. en una partida cada jugador realiza un media de cincuenta movimientos, con un factor de ramificación medio de 35 posibilidades, por lo tanto para examinar el árbol del juego completamente, se tendrían que examinar 35100 posibilidades. Resulta evidente que una simple búsqueda directa NO es posible de realizar en la practica, y por lo tanto es necesario algún tipo de procedimiento de búsqueda heurística. En 1983, Simón propuso que el aprendizaje implica cambios en el sistema que se adaptan en el sentido que le permiten llevar acabo la misma tarea a partir de la misma condiciones de un modo mas eficiente y eficaz a la vez. Con esta definición del aprendizaje cubre una amplia gama de fenómenos desde la adquisición del conocimiento hasta el perfeccionamiento de la habilidad. El simple almacenamiento de información computada conocido como aprendizaje memorístico constituye la actividad de aprendizaje más básica. Otra forma de aprender es pidiendo consejo. Esta técnica resulta similar a la anterior solo que puede ser necesario que los consejos de alto nivel sean primero operacionalizados para que los programas los utilicen en la resolución de un problema. También es posible aprender a través de la experiencia adquirida en la resolución de problemas. A partir de la estructura de un problema y los métodos que se emplearon para resolverlo, se puede generalizar el método para solucionar otros problemas relacionados, de un modo mas fácil. Otra forma de aprendizaje es el aprendizaje a partir de ejemplos. Esto se basa en aprender a clasificar las cosas sin haber recibidos reglas explicitas. Algunos programas hacen uso de un profesor que ayuda a clasificar las cosas corrigiendo errores. | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12442/2828 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Ediciones Universidad Simón Bolívar | spa |
| dc.publisher | Facultad de Ingenierías | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | |
| dc.rights.license | Licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | |
| dc.title | Razonamiento basado en casos ejemplos de aprendizaje | spa |
| dc.type | Other | spa |
| sb.programa | Ingeniería de Sistemas | spa |
| sb.sede | Sede Barranquilla | spa |
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