Sistemas Expertos Integrantes Javier Farfán Katherine Jara Héctor Gatica

Introducción  “Para empezar con las máquinas que aprenden: un sistema organizado puede definirse como aquel que transforma un cierto mensaje de entrada en uno de salida, de acuerdo con algún principio de transformación. Si tal principio está sujeto a cierto criterio de validez de funcionamiento, y si el método de transformación se ajusta a fin de que tienda a mejorar el funcionamiento del sistema de acuerdo con ese criterio, se dice que el sistema aprende”.

Que es el Aprendizaje Automático ?  El Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento

Por que es necesario ?  Porque las necesidades actuales de los seres humanos exigen que los sistemas implementen la forma en que aprendemos los seres humanos.  Desarrolla métodos computacionales que implementan varias formas de aprendizaje, en particular, mecanismos capaces de inducir conocimiento a partir de datos y que estos sean asimilados por los sistemas.

Como se realiza el Auto Aprendizaje ?

Como realizarlo ?  La primera tarea es formalizar el tipo de aprendizaje que se quiere obtener.  Luego se debe estructurar un patrón conjunto de ejemplos que guíen al sistema a realizar su tarea.  Y por ultimo diseñar un mecanismo de control que asegure que el resultado obtenido es él esperado.

Formalizando la finalidad del Aprendizaje Automático.  Para el aprendizaje automático se tienen diferentes formas de representar para su implementación en sistemas: Algoritmos de clasificación Árboles de clasificación Reglas de decisión Redes bayesianas Redes neuronales Algoritmos evolutivos, etc.

Aplicaciones del Aprendizaje Automático.  El Aprendizaje Automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos, robótica, biomimética.

Software WEKA  WEKA es un conocido software para aprendizaje automático y minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato. WEKA es un software libre distribuido bajo licencia GNU-GPL.  Inicialmente desarrollada en C y TCL/TK como GUI.  Actualmente re-diseñada en JAVA.

Capturas de pantalla

Aplicación Real  Spamassasin  Filtro anti-spam, escrito en PERL y que se ocupa mayormente en servidores de correo. Entre sus características principales está el usar un gran número de heurísticas y aplicar el método Bayesiano para el auto aprendizaje.