Aprendizaje autónomo en sistemas inteligentes

El objetivo de este trabajo es desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje para agentes inteligentes. En una etapa inicial, investigamos la manera que el ser humano adquiere el conocimiento basándonos en las teorías de aprendizaje desarrolladas en otras disciplinas científicas, es decir ,el trabaj...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: González, Daniel, Postay, Juan Domingo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
Algoritmos
reglas de producción
condicionamiento clásico
Aprendizaje
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61352
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El objetivo de este trabajo es desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje para agentes inteligentes. En una etapa inicial, investigamos la manera que el ser humano adquiere el conocimiento basándonos en las teorías de aprendizaje desarrolladas en otras disciplinas científicas, es decir ,el trabajo tiene características transdiciplinarias ya que posee un enfoque desde la ciencia cognitiva en su conjunto. Debemos destacar que esta investigación no tiene intención de realizar un sistema o programa para lograr un objetivo particular sino demostrar como un sistema puede adquirir el conocimiento a partir de la experiencia, y cómo puede emplearse con fines prácticos. Fue necesario producir un hardware y software básicos donde implementar los algoritmos de aprendizaje. Luego, se desarrollaron los módulos correspondientes al tipo de aprendizaje particular. Existen varias etapas previstas, donde se modelaron y modelan los distintos tipos, basados en las diferentes teorías. La primera de ellas es la que mostramos en este trabajo, donde se han desarrollado algoritmos que emulan el condicionamiento clásico. El resto se desarrollará en la etapa que comienza. Consideramos que se trata de un proyecto original e innovador, sirviendo de punto de partida de muchas investigaciones posteriores.
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