Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para el aprendizaje automatizado de computadoras

• Humberto Chaviano Arteaga ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica Salesiana

     Universidad Politécnica Salesiana

     Cuenca, Ecuador

     
• Localización: Memorias del primer Congreso Internacional de Ciencias Pedagógicas: Por una educación integral, participativa e incluyente / coord. por Manuel Roberto Tolozano Benítez, 2015, ISBN 978-9942-17-011-8, págs. 549-564
• Idioma: español
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• Resumen

  • El aprendizaje puede de finirse como el cambio que experimenta un sistema, el cual le permite a este resolver mejor una tarea la segunda vez u otra tarea similar. En el contexto de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje constituye un Subcampo de la misma, que estudia los métodos de solución de problemas de aprendizaje por las computadoras, tomando como base un conjunto de ejemplos de problemas resueltos del dominio de aplicación y cuyo resultado es un conocimiento nuevo que aprende el computador: explícito o implícito. Se darán a conocer dos tipos de Aprendizaje: Supervisado y No Supervisado. El Supervisado constituye un algoritmo de aprendizaje basado en ejemplos donde el nuevo conocimiento es inducido a partir de una serie de ejemplos y contraejemplos y el no Supervisado todo el proceso de modelado se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado tan sólo por entradas al sistema. No se tiene información sobre las categorías de esos ejemplos.