Zusammenfassung der Ressource
Algoritmos de IA
- Sistemas de razonamiento
basado en casos
- Fortalezas
- Las solucones son mas rapidas
dependiendo las bases de dtaos,o bases de
casos de donde puede apoyarse para
solucionar los problemas que se le
presenten.
- Limitantes
- Dependen completamente de su base de datos o base de
casos para encontrar una solucion o al menos intentar
darla en caso de ser un nuevo problema
- Caso de uso
- Un mecánico: Si un mecánico ha resuelto N problemas
automotrices de un coche, dígase motores, suspensiones,
problemas en los frenos, etc… Cada que le llega un nuevo
coche para arreglarlo acude a su memoria y los casos que
haya resuelto y toma todas esas bases para solucionar el
auto que le llego para arreglarlo.
- Multiagentes
- Fortalezas
- - Autonomía: los agentes son parcialmente autónomos.
- Visión local: Ningún agente tiene una visión global del
sistema, o el sistema es demasiado complejo para un agente
para hacer un uso práctico de esos conocimientos.
- Descentralización: No hay un agente de control designado (o
el sistema se reduciría a un sistema monolítico).
- Caso de uso
- - Amazon: se puede considerar como un sistema multiagentes y de ambos
tipos, tanto autómatas o robots como humanos, ya que hay un agente o
aplicación dedicada a la venta, cuando compras, los almacenes ya tienen
robots automatizados que surten lo que pides, las bandas transportadoras
cumplen la función de llevar el artículos hasta otro agente humano que es
el que se dedica a empacar. Y existe el agente que se dedica al envío. Todo
para que te llegue el producto a tus manos.
- Limitantes
- Requiere de dos o mas agentes para que pueda considerarse un sistema
multiagentes. El sistema multiagentes esta diseñado para un fin que
entre todos los agentes que lo componen puedan lograrlo.
- Percepción
- Fortalezas
- Es un sistema donde se intenta replicar la percepcion humana en un
sistema con sensores, que pueden percibir, sonidos, imagenes y
estos lo hacen un sistema complejo que puede llegar a igualarnos
con sus respectivas limitantes a la forma de percibir de los
humanos.
- Caso de uso
- Un ejemplo de sistema de percepción tenemos a Alexa de
Amazon, dispositivo inteligente que con nuestra voz, puede
escucharnos y atender a nuestras solicitudes con el
comando “Alexa” el dispositivo se pone en modo de escucha
para recibir nuestras palabras y realizar lo que le
ordenemos, con sus respectivas limitantes claro.
- Limitantes
- Tiene comandos limitados, y solo respondera a los
que tenga en su base de conocimiento, de lo
contrario no podrá resolver el problema.
- Aprendizaje supervisado
- Fortalezas
- Funcionan de una manera en donde los datos relacionados tienen un tipo de etiquetado o
resultados de lo que se desea que la maquina aprenda. Este aprendizaje busca predecir el
resultado de las variables de salidas, en funcion de variables de entrada entrenadas.
- Caso de uso
- Para calcular la utilidad esperada de una decisión, solo debes restar el costo de
esa decisión a los beneficios esperados. Los beneficios esperados son iguales al
valor total de todos los resultados que puedan derivar de esa decisión, y cada
valor se multiplica por la probabilidad de que ocurra.
- Limitantes
- Reaccionaran ante las variables que
unicamente se programaron, al igual
que muchos de los otros algoritmos.