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Introducción a Aprendizaje Automático
© Dr. Leonardo Garrido Departamento de Ciencias Computacionales
Tecnológico de Monterrey E-mail: [email protected]
Web page: http://homepages.mty.itesm.mx/lgarrido
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Automático
Aprender?
! Qué es aprender?
! Cómo aprender?
! Qué aprender?
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Automático
Para qué aprender?
! Para descubrir conocimiento útil para la toma de decisiones!
! Es útil como un método para la construcción de sistemas (en lugar de programarlo todo a priori).
! Modifica los mecanismos de toma de decisiones para incrementar el rendimiento del agente.
! Es esencial cuando tratamos con ambientes desconocidos (o cuando el diseñador no conoce todos los posibles escenarios).
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Qué es inducción?
! Primero, cuál es el proceso de deducción?
! Entonces, cuál será el proceso de inducción?
! Cuáles son algunos ejemplos de inducción?
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Aprendizaje inductivo
! Primero, se reciben valores correctos de una función desconocida para entradas particulares.
! Entonces, se trata de descubrir la función desconocida … o al menos algo cercana a ella!
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Aprendizaje inductivo
! Un ejemplo es un par (x, f(x)) donde x es la entrada y f(x) es la salida de la función.
! Entonces dada una colección de ejemplos de f, el algoritmo debe regresar una función h que aproxime a f.
! La función h es llamada hipótesis.
! Una buena hipótesis debe generalizar bien (predecir bien ejemplos no vistos aún)
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
El ejemplo clásico … f(x)
x
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Pero y si el problema es así? …
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Una posible solución …
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Otra posible solución …
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Aún otra posible solución …
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Es más, hay muchas soluciones!
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Ockham´s Razor
Maximizar la combinación de
consistencia y simplicidad!
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Ockham´s Razor: más simple!
Preferir la hipótesis más simple
que sea consistente con los datos
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Aristóteles
La naturaleza opera en el camino más corto posible
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Isaac Newton
Tenemos que admitir que las causas de los fenómenos naturales no son más
que aquellas que son tanto verdaderas como suficientes para explicarlas
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Inductivo
Albert Einstein
Las teorías deben ser tan simples como sean posibles,
pero no más simples!
© Dr. Leonardo Garrido Aprendizaje Automático
Conclusiones ! Deducción e Inducción son procesos diferentes. ! La deducción está relacionado con el razonamiento. ! La inducción tiene más relación con la
generalización y el aprendizaje. ! El proceso de inducción es la búsqueda de la
hipótesis que generalice mejor a partir de los ejemplos dados.
! Para decidir cuál es la mejor hipótesis muchas veces el criterio del “Razor de Ocham” es la mejor alternativa.