Aprendizaje Automatico

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2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial:
La Inteligencia Artificial (IA) se basa en principios y metodologías específicas para representar el conocimiento y realizar el razonamiento. Estos principios y metodologías son fundamentales para el desarrollo de sistemas de IA efectivos. Algunos de los principales aspectos incluidos en esta área son:
Representación del conocimiento: En la IA, el conocimiento se representa de diferentes formas, como reglas, ontologías, redes semánticas o modelos estadísticos. La elección de la representación depende del problema y del enfoque utilizado. El objetivo es capturar el conocimiento relevante y estructurarlo de manera que pueda ser procesado por los sistemas de IA.
Razonamiento: El razonamiento en la IA implica la capacidad de extraer conclusiones lógicas a partir del conocimiento representado. Puede implicar el uso de algoritmos de inferencia, lógica formal, redes neuronales o técnicas probabilísticas. El razonamiento en la IA se utiliza para tomar decisiones, resolver problemas y realizar análisis.
Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una metodología clave en la IA que permite a los sistemas aprender a partir de datos. Se basa en algoritmos que identifican patrones y relaciones en conjuntos de datos para generar modelos predictivos o clasificadores. El aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de aplicaciones de IA, como la detección de fraudes, la recomendación de productos y el procesamiento del lenguaje natural.
Planificación: La planificación en la IA implica la generación de secuencias de acciones para alcanzar un objetivo deseado. Los algoritmos de planificación determinan el orden de las acciones y las condiciones para su ejecución. La planificación se utiliza en sistemas de IA que requieren la toma de decisiones secuenciales, como sistemas de control de robots o sistemas expertos.