Algoritmos de IA

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Algoritmos de IA
Eduardo Cervantes
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Eduardo Cervantes
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Algoritmos de IA
  1. Sistemas de razonamiento basado en casos
    1. Fortalezas
      1. 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.
      2. Limitantes
        1. 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
        2. Caso de uso
          1. 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.
        3. Multiagentes
          1. Fortalezas
            1. - 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).
            2. Caso de uso
              1. - 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.
              2. Limitantes
                1. 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.
              3. Percepción
                1. Fortalezas
                  1. 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.
                  2. Caso de uso
                    1. 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.
                    2. Limitantes
                      1. Tiene comandos limitados, y solo respondera a los que tenga en su base de conocimiento, de lo contrario no podrá resolver el problema.
                    3. Aprendizaje supervisado
                      1. Fortalezas
                        1. 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.
                        2. Caso de uso
                          1. 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.
                          2. Limitantes
                            1. Reaccionaran ante las variables que unicamente se programaron, al igual que muchos de los otros algoritmos.
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