Revolución IA

La Inteligencia Artificial está llamada a protagonizar la próxima Revolución tecnológica

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Artículos por temas: Fundamentos

Algoritmo para búsqueda A* Algoritmo para búsqueda A*   -  23/02/2018
La búsqueda A* es una generalización de la búsqueda con coste uniforme en la que modificamos el cálculo del coste con la introducción de una heurística que puede mejorar mucho el rendimiento del algoritmo si esta es lo suficientemente cercana a la realidad. Leer más ...

Lógica para agentes basados en conocimiento Lógica para agentes basados en conocimiento   -  21/02/2018
Introducimos el concepto de inferencia lógica aplicado al almacén de conocimiento de agentes basados en conocimiento. Se trata de un mecanismo que permite deducir hechos reales desconocidos hasta el momento supuesto que partimos de premisas también ciertas. Leer más ...

Neuronas artificiales con término independiente Neuronas artificiales con término independiente   -  16/02/2018
Las neuronas artificiales de los perceptrones pueden ser modificadas de manera muy sencilla para permitir la separación lineal usando hiperplanos que no tengan que pasar necesariamente por el origen de coordenadas. Es una modificación muy útil en la práctica. Leer más ...

Back-Propagation: inicialización aleatoria de pesos (I) Back-Propagation: inicialización aleatoria de pesos (I)   -  12/02/2018
La inicialización aleatoria de pesos para el algoritmo Back-Propagation es una de las mejores opciones posibles. En este artículo exploramos la forma de calcular distribuciones de probabilidad que minimicen la posibilidad de incurrir en parálisis de la red. Leer más ...

Un posible agente basado en conocimiento Un posible agente basado en conocimiento   -  07/02/2018
Planteamos la posibilidad de crear un agente inteligente que fuera capaz de gestionar adecuadamente inversiones financieras. Se trata de un problema con un entorno tan complejo que la única posibilidad de éxito consiste en usar un agente basado en conocimiento. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda ávida Algoritmo para búsqueda ávida   -  05/02/2018
El algoritmo para búsqueda ávida es la versión más sencilla de la clase de algoritmos para búsqueda por lo mejor que usan búsqueda heurística. Es un buen algoritmo para problemas que permitan aproximar su estructura de costes mediante una función heurística. Leer más ...

Back-propagation: inicialización de pesos Back-Propagation: inicialización de pesos   -  31/01/2018
La elección adecuada de los pesos de una red para aplicar el algoritmo Back-Propagation es una buena oportunidad de acelerar la convergencia del algoritmo si somos capaces de establecer valores iniciales que estén lo más cerca posible de lo que será su valor óptimo. Leer más ...

Agentes basados en conocimiento Agentes basados en conocimiento   -  29/01/2018
Los agentes basados en conocimiento son agentes inteligentes cuyos mecanismos internos intentan emular la capacidad de conocer y razonar del cerebro humano mediante una abstracción de estas capacidades, de esta pueden resolver situaciones que un agente normal no podría. Leer más ...

Algoritmos para búsqueda heurística Algoritmos para búsqueda heurística   -  26/01/2018
La búsqueda heurística usa las ideas fundamentales de la búsqueda sistemática e intenta complementarlas con información adicional de largo alcance que pueda guiar al algoritmo a localizar una solución satisfactoria sin necesidad de explorar todo el árbol de búsqueda Leer más ...

Back-Propagation: estrategias para mejora del algoritmo Back-Propagation: estrategias para mejora del algoritmo   -  24/01/2018
El algoritmo Back-Propagation es eficiente para entrenar perceptrones multicapa, pero el proceso de entrenamiento puede resultar lento o errático. Existen varias líneas de actuación para obtener el máximo partido del algoritmo en cada problema concreto. Leer más ...

Comparación de algoritmos para búsqueda sistemática Comparación de algoritmos para búsqueda sistemática   -  22/01/2018
Hay cierta variedad de algoritmos para búsqueda sistemática en problemas que puedan resolverse usando técnicas de búsqueda de soluciones. Hacemos una comparación entre ellos en base a completitud, optimalidad, coste en tiempo y coste en espacio de almacenamiento. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda bidireccional Algoritmo para búsqueda bidireccional   -  19/01/2018
El algoritmo para búsqueda bidireccional es una forma muy inteligente de usar la búsqueda en anchura de forma que los requisitos de almacenamiento no se disparen mucho. Pero está limitado a determinados problemas y no puede aplicarse a problemas de cualquier tamaño. Leer más ...

Back-Propagation: gradiente con perturbación de nodos Back-Propagation: gradiente con diferencias finitas (II)   -  15/01/2018
Seguimos con la discusión sobre aproximación al cálculo del gradiente de la función de coste usando diferencias finitas, en este caso obtenemos otro método más eficiente para poder aplicar la Regla Delta Generalizada en el algoritmo Back-Propagation. Leer más ...

Back-Propagation: gradiente con perturbación de pesos Back-Propagation: gradiente con diferencias finitas (I)   -  12/01/2018
Cuando no es posible calcular las expresiones exactas de la Regla Delta Generalizada podemos usar aproximaciones al gradiente de la función de coste, de forma que sea posible seguir usando el algoritmo Back-Propagation para entrenar perceptrones multicapa. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda iterativa en profundidad Algoritmo para búsqueda iterativa en profundidad   -  10/01/2018
El algoritmo para búsqueda iterativa en profundidad es una mezcla de los algoritmos para búsqueda en anchura y búsqueda en profundidad. Hereda buenas propiedades de ambas aproximaciones y es la mejor opción de búsqueda sistemática en problemas de gran tamaño Leer más ...

Rendimiento del algoritmo Back-Propagation Rendimiento del algoritmo Back-Propagation   -  05/01/2018
El algoritmo Back-Propagation es una implementación muy inteligente del concepto de descenso del gradiente que permite entrenar perceptrones multicapa de forma más eficiente que lo que se podría conseguir con algoritmos generales para optimización clásica. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda limitada en profundidad Algoritmo para búsqueda limitada en profundidad   -  03/01/2018
El algoritmo para búsqueda limitada en profundidad es una variante del algoritmo general para búsqueda en profundidad que incorpora una provisión para evitar descender a profundidad excesiva. Sigue sin tener la propiedad de optimalidad pero evita ramas potencialmente infinitas. Leer más ...

Escalado de función de activación Logística Back-Propagation: escalado de los valores de salida   -  29/12/2017
En su versión más sencilla, un perceptrón multicapa con funciones de activación logísticas sólo puede proporcionar resultados con componentes entre 0 y 1. Pero este problema de escala se puede sortear fácilmente para usar datos más o menos arbitrarios. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda en profundidad Algoritmo para búsqueda en profundidad   -  27/12/2017
El algoritmo denominado de búsqueda en profundidad es un algoritmo que se centra en explorar cada rama del árbol de búsqueda hasta su nodo final. No es un algoritmo completo pero tiene una complejidad reducida que lo hace viable en problemas muy grandes. Leer más ...

Problema de sobreparametrización El problema de la sobreparametrización   -  22/12/2017
El problema de la sobreparametrización puede aparecer a la hora de diseñar redes neuronales artificiales y consiste en diseñar redes que memorizan más que generalizan. Es un problema grave y no se puede perder de vista a la hora de diseñar y entrenar una red neuronal artificial. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda con coste uniforme Algoritmo para búsqueda con coste uniforme   -  18/12/2017
El algoritmo denominado de búsqueda con coste uniforme es una mejora del algoritmo para búsqueda en anchura, que permite encontrar soluciones óptimas en problemas que no tengan el mismo coste en todos los arcos del árbol de búsqueda. Leer más ...

Back-Propagation con término de momento Back-Propagation: modificaciones comunes   -  15/12/2017
Existen varias modificaciones sencillas a la Regla Delta Generalizada que permiten modificar la idea básica de descenso del gradiente para poder adaptar el comportamiento del proceso de convergencia del algoritmo Back-Propagation a cada problema concreto. Leer más ...

Algoritmo para búsqueda en anchura Algoritmo para búsqueda en anchura   -  13/12/2017
El algoritmo denominado de búsqueda en anchura es el algoritmo más sencillo de la clase de algoritmos de búsqueda sistemática para resolver problemas usando técnicas de búsqueda de soluciones. Se trata de un algoritmo bien estudiado. Leer más ...

Actualización de pesos en Back-Propagation Back-Propagation: estrategias para entrenamiento   -  08/12/2017
El algoritmo Back-Propagation tiene muchas posibilidades para introducir variaciones. Una de ellas se refiere al número de casos de entrenamiento que usaremos en cada iteración para calcular las modificaciones a los pesos en conexiones entre neuronas de la red. Leer más ...

Elección de nodos en algoritmos de búsqueda Clases de algoritmos para búsqueda de soluciones   -  06/12/2017
Existen dos grupos de algoritmos que se usan en los problemas a resolver mediante búsqueda de soluciones. Por un lado tenemos algoritmos sistemáticos de búsqueda ciega y por otro lado tenemos algoritmos que ejecutan una búsqueda informada o heurística. Leer más ...

Sumario Back-Propagation para perceptrón Algoritmo Back-Propagation (IV)   -  29/11/2017
Última entrega de la serie de artículos sobre el algoritmo Back-Propagation. Hacemos una descripción completa del algoritmo para el caso de un perceptrón con dos capas usando las expresiones exactas de la Regla Delta Generalizada deducidas en entregas anteriores. Leer más ...

Capa 1 en perceptrón Back-Propagation Algoritmo Back-Propagation (III)   -  27/11/2017
Tercera entrega de la serie de artículos sobre el algoritmo Back-Propagation. En esta ocasión terminamos la deducción de las expresiones analíticas para la actualización de pesos según la Regla Delta Generalizada que iniciamos en la entrega anterior. Leer más ...

Capa 2 en perceptrón Back-Propagation Algoritmo Back-Propagation (II)   -  24/11/2017
Segunda entrega de la serie de artículos sobre el algoritmo Back-Propagation. En esta ocasión estudiamos el caso concreto de un perceptrón de dos capas y función de activación logística con objeto de deducir las expresiones analíticas de la Regla Delta Generalizada. Leer más ...

Algoritmo Back-Propagation Algoritmo Back-Propagation (I)   -  22/11/2017
El algoritmo más general que existe para entrenar perceptrones multicapa se denomina Back-Propagation. Primero de una serie de cuatro artículos dedicados a describir con suficiente detalle este algoritmo de forma que pueda ser implementado de forma exitosa. Leer más ...

Convergencia del error en función de coste Funciones de coste en perceptrones multicapa   -  15/11/2017
El entrenamiento de perceptrones multicapa es el proceso de optimizar determinada función de coste que usamos para evaluar el grado de acierto de la red a la hora de clasificar casos del conjunto de entrenamiento. En este artículo profundizamos en la idea de función de coste. Leer más ...

Rendimiento algoritmos busqueda Rendimiento de algoritmos para búsqueda de soluciones   -  13/11/2017
El concepto de árbol de búsqueda permite diseñar con facilidad algoritmos para resolver problemas que cumplan los requisitos para poder ser resueltos usando búsqueda de soluciones, pero es fundamental poder medir el rendimiento de cada algoritmo. Leer más ...

Capacidad de representación de perceptrones multicapa Capacidad de representación en perceptrones multicapa   -  08/11/2017
La generalización de los perceptrones sencillos a perceptrones multicapa permite superar los problemas en la representación de conjuntos no convexos. Pero ... ¿ hasta dónde llega la capacidad de representación de un perceptrón multicapa ? Leer más ...

Árbol búsqueda itinerario Madrid-Valencia Árboles de búsqueda   -  06/11/2017
Existen muchos algoritmos para buscar soluciones en problemas que se pueden resolver de esta forma, pero todos esos algoritmos usan el concepto de árbol de búsqueda para representar el proceso de solución del problema, un concepto que se introduce en ese artículo. Leer más ...

Función de activación Funciones de activación en RNA   -  01/11/2017
Las habilidades de clasificación de los perceptrones multicapa dependen de la elección adecuada de funciones de activación no lineales a la salida de cada neurona artificial, que eliminen la linealidad intrínseca de los perceptrones sencillos y sus limitaciones. Leer más ...

Travelling Salesman Problem Ejemplos de problemas para búsqueda de soluciones   -  30/10/2017
Los problemas que se pueden solucionar usando técnicas de búsqueda de soluciones deben cumplir una serie de condiciones en lo que respecta al entorno y a su estructura. Se describen en este artículo varios ejemplos de problemas que se pueden resolver mediante búsqueda. Leer más ...

Auditar red neuronal artificial ¿ Se pueden auditar las redes neuronales artificiales ?   -  27/10/2017
Las redes neuronales artificiales son sistemas inherentemente opacos. Los procesos clásicos de auditoría sobre procesos o sistemas son difíciles de aplicar y un desafortunado incidente ocurrido hace poco con un producto de Google lo ilustra bien. Leer más ...

Modelizacion automovil Abstracción en los problemas de búsqueda   -  25/10/2017
La resolución de problemas mediante búsqueda de soluciones requiere de la construcción de un modelo matemático del problema a resolver. Esto se lleva a cabo mediante una abstracción del problema y es esencial acertar con el nivel de detalle que se tiene en cuenta. Leer más ...

Perceptrón multicapa Perceptrones multicapa   -  23/10/2017
Los perceptrones son redes neuronales artificiales de gran interés, pero tienen limitaciones serias. La evolución natural de los perceptrones son un tipo de redes neuronales artificiales denominado perceptrones multicapa, que no tienen las limitaciones de sus predecesores. Leer más ...

Esquema para búsqueda de soluciones Búsqueda de soluciones: estructura de los problemas   -  18/10/2017
Los problemas que se pueden resolver mediante búsqueda de soluciones tienen una estructura bien definida, con elementos diferenciados. En el presente artículo se describe la estructura general de los problemas resolubles mediante búsqueda de soluciones. Leer más ...

Aprendizaje no supervisado Aprendizaje no supervisado   -  16/10/2017
El aprendizaje no supervisado es una alternativa al ya conocido esquema de aprendizaje supervisado para entrenar redes neuronales artificiales y, en general, construir funciones para clasificadores. Tiene ventajas e inconvenientes respecto al aprendizaje supervisado. Leer más ...

Entrenamiento de Perceptrón Entrenamiento de perceptrones   -  11/10/2017
Los perceptrones tienen limitaciones y también propiedades interesantes. Una de estas propiedades es que existen algoritmos sencillos para entrenarlos mediante aprendizaje supervisado. En este artículo se tratan algunos de estos algoritmos. Leer más ...

Búsqueda itinerario Metro Introducción a la búsqueda de soluciones   -  09/10/2017
Muchos problemas reales se pueden solucionar usando lo que denominamos técnicas de búsqueda de soluciones. Es posible diseñar agentes inteligentes que puedan resolver estos problemas. En este artículo se introducen este tipo de técnicas de Inteligencia Artificial. Leer más ...

Función XOR Los perceptrones y la función XOR   -  04/10/2017
Existen limitaciones sobre el tipo de funciones de clasificación que pueden representar los perceptrones. Hace 50 años se descubrió que un Perceptrón simple no era capaz de representar una función como XOR y esto supuso un serio revés para las perspectivas de las RNA. Leer más ...

Ejemplo clasificador clientes con región convexa Perceptrones: las RNA más sencillas   -  26/09/2017
Los perceptrones son las redes neuronales artificiales más sencillas. A pesar de su sencillez pueden desempeñar trabajos sencillos de clasificación y su formulación matemática, descrita en este artículo, es la base para arquitecturas más complejas de redes neuronales artificiales. Leer más ...

Neuronas reforzadas por regla Hebb Regla de aprendizaje de Hebb   -  22/09/2017
La teoría de Hebb sobre el aprendizaje en redes de neuronas biológicas nos provee de una regla simple que es un buen comienzo para entender cómo opera el aprendizaje en el cerebro humano y que tiene aplicación directa para entrenar redes neuronales artificiales. Leer más ...

Matrices de pesos en RNA Plasticidad de las redes neuronales artificiales   -  21/09/2017
Usamos un ejemplo sencillo para mostrar la enorme plasticidad que provee el concepto de red neuronal artificial y cómo esa plasticidad nos proporciona margen para moldear la red en la forma de una función que represente adecuadamente el problema a resolver. Leer más ...

Red neuronal artificial y biológica Introducción a las redes neuronales artificiales   -  18/09/2017
Las redes neuronales artificiales son una abstracción matemática inspirada en los sistemas nerviosos biológicos. Pueden usarse para definir funciones muy complejas que son de utilidad en problemas como la clasificación. Son una de las técnicas más usadas en Inteligencia Artificial. Leer más ...

Representación del entorno de un agente Representación del entorno en agentes inteligentes   -  16/09/2017
Un agente inteligente interactúa de forma constante con su entorno. El diseño adecuado de un agente exige contar con una representación adecuada del entorno. En este artículo se describen las tres posibilidades básicas que hay a la hora de representar el mismo. Leer más ...

Entrenamiento clientes buenos y malos Ejemplo de clasificación con un perceptrón (III)   -  13/09/2017
Último de una serie de tres artículos en los que se desarrolla la resolución de un problema real de clasificación usando aprendizaje supervisado. En esta entrega se describe un programa en lenguaje C que entrena el clasificador y resuelve el problema. Leer más ...

Clasificador clientes buenos y malos Ejemplo de clasificación con un perceptrón (II)   -  11/09/2017
Segundo de una serie de tres artículos en los que se desarrolla la resolución de un problema real de clasificación usando aprendizaje supervisado. En esta entrega se describe con precisión el clasificador que va a entrenarse usando aprendizaje supervisado. Leer más ...

Clientes buenos y malos Ejemplo de clasificación con un perceptrón (I)   -  09/09/2017
Primero de una serie de tres artículos en los que se desarrolla la resolución de un problema real de clasificación usando aprendizaje supervisado. Se trata de un problema muy sencillo que permite comprender muy bien cómo opera el proceso de aprendizaje. Leer más ...

Aprendizaje supervisado en clasificador Aprendizaje supervisado para clasificadores   -  01/09/2017
Introducimos el concepto de aprendizaje supervisado y lo aplicamos al problema de clasificación, obteniendo un algoritmo general que permite construir clasificadores que van modelándose a medida que aprenden casos procedentes de un conjunto de entrenamiento. Leer más ...

Aprendizaje de agente Aprendizaje en agentes inteligentes   -  28/08/2017
Más allá de la variedad de tipos de agentes inteligentes en base a su entorno o a su programación, siempre podemos añadirles capacidades de aprendizaje que les permitan enfrentarse a situaciones no previstas o cambiantes, aunque no resulta sencillo hacerlo. Leer más ...

Clasificador lineal Clasificación frente a modelización   -  23/08/2017
Las técnicas estándar de modelización en Matemáticas pueden ayudar a resolver problemas sencillos de clasificación. Los problemas complejos de clasificación se caracterizan jústamente por no ser modelizables y son precisas otro tipo de soluciones para resolverlos. Leer más ...

Aspiradora inteligente Programación de agentes inteligentes   -  17/08/2017
Existen cuatro modelos, de complejidad creciente, sobre cómo organizar la programación de un agente. En este artículo describimos estos modelos e identificamos el tipo de programación que va a requerir de técnicas de Inteligencia Artificial. Leer más ...
 

Gotas de agua Clasificadores que generalizan   -  15/08/2017
Refinamos el concepto de clasificador y nos fijamos en problemas que tienen un grupo de casos de entrada tan amplio que es imposible de abarcar para el clasificador y necesitamos que éste aprenda a generalizar. Leer más ...
 

Agente inteligente y su entorno Agentes inteligentes y su entorno   -  10/08/2017
El diseño de agentes inteligentes está sujeto a la inmensa variedad posible de entornos que existen. Intentamos poner un poco de orden definiendo las características más relevantes que puede tener un entorno de cara al diseño del agente. Leer más ...

Distribución de probabilidad Clasificadores: problemas con incertidumbre   -  08/08/2017
En este artículo extendemos la definición básica de clasificador para acomodarla a problemas en los que se presenta incertidumbre a la hora de clasificar ciertos casos. Leer más ...
 

Puerta inteligente Agentes inteligentes   -  05/08/2017
Se introduce el concepto de agente racional, de agente inteligente y se analizan los principales retos para efectuar el diseño de agentes desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial. Leer más ...
 

Funcion clasificador Clasificadores: definición básica   -  02/08/2017
Artículo en el que se establece una definición formal de una versión básica del tipo de clasificadores que se pueden implementar mediante técnicas de Inteligencia Artificial bien conocidas. Leer más ...
 

Neurona artificial Neuronas artificiales   -  31/07/2017
A partir de ideas básicas sobre el funcionamiento de neuronas biológicas, definimos una entidad de proceso de información que llamaremos neurona artificial y que nos servirá para aproximar el comportamiento de las neuronas biológicas y para resolver varias clases de problemas. Leer más ...
 

Estrategias Estrategias básicas en Inteligencia Artificial   -  27/07/2017
Visión de conjunto de las técnicas y estrategias básicas en Inteligencia Artificial. Las organizamos en 4 grupos atendiendo a sus principales propiedades. Leer más ...
 

IA fuerte / débil Inteligencia Artificial fuerte y débil   -  25/07/2017
Distinguimos entre técnicas de Inteligencia Artificial fuerte y débil en base a su habilidad para resolver un único problema o para abarcar un dominio más amplio y más cercano a las capacidades de una mente humana. Leer más ...
 

Elección de programa Clasificadores: introducción   -  24/07/2017
Buena parte de las técnicas de Inteligencia Artificial operan mediante la clasificación de información que reciben como entrada, para ello se construyen clasificadores. En este artículo se introduce el concepto de clasificador. Leer más ...
 

Chip inteligente ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?   -  20/07/2017
Artículo inicial en Revolucionia. ¿ Qué mejor que empezar tratando de explicar qué entendemos hoy en día por Inteligencia Artificial ? Leer más ...
 



 

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