¡Más rápido que el navegador!Similitudes entre Inteligencia artificial y Lógica difusa
Inteligencia artificial y Lógica difusa tienen 8 cosas en común (en Unionpedia): Aprendizaje automático, Dinámica de sistemas, Programación, Prolog, Razonamiento, Red neuronal artificial, Sistema complejo, Sistema dinámico.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Dinámica de sistemas
La dinámica de sistemas es una metodología para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos.
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Programación
La programación es el proceso de crear un conjunto de instrucciones que le dicen a una computadora como realizar algún tipo de tarea.
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Prolog
Prolog (o PROLOG), proveniente del francés PROgrammation en LOGique, es un lenguaje de programación lógico e interpretado usado habitualmente en el campo de la Inteligencia artificial.
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Razonamiento
En sentido amplio, se entiende por razonamiento a la facultad que permite resolver problemas, extraer conclusiones y aprender de manera consciente de los hechos, estableciendo conexiones causales y lógicas necesarias entre ellos.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Sistema complejo
Un sistema complejo está compuesto por varias partes interconectadas o entrelazadas cuyos vínculos crean información adicional no visible ante el observador como resultado de las interacciones entre elementos.
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Sistema dinámico
Un sistema dinámico es un sistema cuyo estado evoluciona con el tiempo.
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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen Inteligencia artificial y Lógica difusa
- Qué tienen en común Inteligencia artificial y Lógica difusa
- Semejanzas entre Inteligencia artificial y Lógica difusa
Comparación de Inteligencia artificial y Lógica difusa
Inteligencia artificial tiene 312 relaciones, mientras Lógica difusa tiene 52. Como tienen en común 8, el índice Jaccard es 2.20% = 8 / (312 + 52).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre Inteligencia artificial y Lógica difusa. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:
