Capacidad de Generalización y el Sobreentrenamiento.

Los métodos propuestos para la elección de un patrón a seguir que debería ser general para todos los casos posibles sin tener algún nivel de error es casi imposible, esto se puede relacionar con la ejecución de algoritmos que se proponen para esta elección teniendo como conjunto de entrenamientos un grupo de variables las cuales al no tener mayor nivel de dificultad mantiene un correcto grado de funcionamiento. Es decir que al no tener otra visión o cambio de conjunto de entrenamiento para el cual no tiene o no ha podido entrenarse, las funciones o acciones que tomara serán erróneas.

 

Por otra parte algunas técnicas han permitido aproximarse a la solución de muchos problemas de control debido su capacidad de generalización. [1]Generalización en IA es el nombre que recibe una característica de las redes neuronales artificiales. Es decir, si una red neuronal se entrena con un número suficiente de patrones, y luego frente a un patrón que no pertenece a al grupo con el que se la entrenó (una situación nueva), da una salida correcta (que resuelve la situación), entonces se dice que la red generaliza bien.

 

Llevándolo al campo de la inteligencia artificial y manteniendo los conceptos mencionados el sobreentrenamiento de los modelos y algoritmos de clasificación propuestos dentro de las Técnicas de Clasificación Supervisada, nos dan relaciones tanto de consistencia como de inconsistencia.

 

En conclusión, es cierto que si a un árbol de expansión, algoritmo o método de clasificación, se le entrena con conjuntos de patrones similares, las acciones que tomara frente a alguna situación “similar” será satisfactoria. Pero si el patrón o situación a comparar es diferente o que se le presenten nuevos casos, estamos expuestos a que este tipo de métodos tomen acciones que no estén correctas y por consecuencia no tenga una buena generalización.

 

Esto nos lleva a utilizar algunos algoritmos como el de Retro propagación para entrar en una nueva  fase de entrenamiento con el nuevo conjunto de entrenamiento.

 

En la actualiza todos estamos expuestos a este tipo de concurrencias. Un ejemplo práctico se da en los estudiantes universitarios que al culminar sus estudios superiores la realidad que se vive fuera de las aulas es otra, se presentan casos similares  y nuevos casos de estudio diferentes al de las universidades, en los primeros se tomaran acciones que estarán correctas, pero en las segundas por lo que son nuevas situaciones estaremos propensos a tomar acciones erróneas, hasta que nos entrenemos con estas nuevas situaciones.

 

 

Referencias:

 

[1]http://www.webelectronica.com.ar/news21/nota09.htm

    www.lsi.us.es/redmidas/CEDI/transparencias/subgroup_discovery.ppt

    http://usuarios.lycos.es/psicosix/cursos/ia/files/g02.ppt

 

 

 

 

 

 




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