Archive for the 'ECC' Category
Los modelos ocultos de Markov (HMM) desempeñan un función importante el desarrollo de herramientas para la modelización altamente flexible, inicialmente utilizada en el campo del reconocimiento automático del habla, que ha encontrado en los últimos años numerosas aplicaciones en áreas científico-técnicas muy diversas, aunque su utilización en otras áreas es escasa. Dentro de [...]
Los Árboles de clasificación, o también llamados modelos basados en árboles, se fundamentan en el principio de “divide y vencerás”, construyendo un árbol que en cada nodo establece unas condiciones sobre un atributo, dividiendo así el conjunto de casos en subconjuntos que cumplen cada condición. Los subconjuntos se vuelven a dividir añadiendo nuevos niveles al [...]
Las redes bayesianas o probabilísticas son una representación gráfica de dependencias para razonamiento probabilístico en sistemas expertos, en la cual los nodos y arcos representan:
Nodo: Variable proposicional.
Arcos: Dependencia probabilística.
El aprendizaje en las redes bayesianas se divide en dos grandes grupos:
APRENDIZAJE ESTRUCTURADO: Con el cual se obtiene la estructura de la [...]
Origen
Los primeros conceptos sobre redes neuronales fueron proporcionados en el año de 1943 por Walter Pitts y Warren McCulloch. La investigación publicada sobre las redes neuronales sirvió de fundamentos para otras investigaciones realizadas en años próximos, simularon la red neuronal con circuitos eléctricos.
Red neuronal Artificial
Las redes neuronales artificiales son inspiradas en las redes [...]
Las redes neuronales pretenden imitar el funcionamiento del conjunto de neuronas que funcionan y forman el cerebro humano. Alan Turing fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Quienes han realizado estudios, investigaciones y ha podido modelar una red neuronal y, se acredita la creación de [...]
El análisis de clusters es una colección de métodos estadísticos que permiten agrupar casos sobre los cuales se miden diferentes variables o características.
Los clusters deben ser hallados in información previa y serán sugeridos únicamente por la propia esencia de los datos.
Existen dos métodos de bloques de clustering: los jerárquicos y los no jerárquicos o [...]
Introducción
Las Redes Neuronales surgieron del movimiento conexionista, que nació junto con la Inteligencia Artificial (IA) simbólica o tradicional. Esto fue hacia los años 50, con algunos de los primeros ordenadores de la época y las posibilidades que ofrecían. La IA simbólica se basa en que todo conocimiento se puede representar mediante combinaciones de símbolos, derivadas [...]
Un modelo oculto de Markov o HMM (por sus siglas del inglés, Hidden Markov Model), es un proceso por el cual se observa el comportamiento del sistema de manera indirecta pues los estados del mismo permanecen ocultos para el observador.
El objetivo principal es encontrar los valores desconocidos a partir de parámetros observables, estos modelos describen [...]
Las Redes Bayesianas son un grafo acíclico dirigido que consta de nodos que representan las variables aleatorias y los arcos son las dependencias probabilísticas de cada variable, las redes bayesianas son un conjunto de variables aleatorias representadas en un grafo dirigido, el arco entre dos variables x e y, significa una influencia directa de x [...]
El conocimiento es un conjunto de datos, los cuales en conjunto constituyen información sobre un hecho. El conocimiento se forma de la información obtenida a lo largo del tiempo sobre como funcionan las cosas.
Existen dos tipo de conocimiento: el explícito y el tácito.
El conocimiento explícito: Este conocimiento se lo puede expresar en palabras y números, [...]
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lorena en Joone – Herramienta Gráf… Carlos Casallas en TEORÍA DE ENJAMBRES raul piña andueza en TEORÍA DE ENJAMBRES raul piña andueza en TEORÍA DE ENJAMBRES Y tu q haces para co… en TEORÍA DE ENJAMBRES 
Nelson Piedra- Ha habido un error, seguramente el canal no está activo. Inténtalo más tarde.
