1. Sistemas Inteligentes
y Redes Neuronales
(SI01)
Sesión 5 y 6
Aprendizaje
Ing. José C. Benítez P.

2. Sesion 5 y 6. Temas
Aprendizaje
Aprendizaje automático. Definiciones
Sistema de aprendizaje
Inteligencia
Algoritmo o ley de Aprendizaje
Tipos o modos de aprendizaje
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3. Aprendizaje y entrenamiento
Aprendizaje Automático.
Tipos de aprendizaje.
Supervisado:
- Aprendizaje por Corrección de Errores
- Con Refuerzo.
- Aprendizaje Estocástico.
Sin Supervisar:
- Interpretación de salidas.
- Aprendizaje Competitivo.
Velocidad de aprendizaje.
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4. Aprendizaje Automático
“ Construir un sistema que
aprenda ha sido tradicionalmente
uno de los objetivos más
escurridizos de la IA”.
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5. Aprendizaje Automático
Definiciones:
• Significa cambios adaptativos en el sistema: permite que el
sistema ejecute la misma tarea con mayor eficacia para la
siguiente ocasión. (Herbert Simun).
• Construir o modificar representaciones de aquello con lo que
se experimenta (estímulos sensoriales, procesos cognoscitivos,
etc.) (Ryszard Michalski).
• El Aprendizaje como proceso de adaptación a un entorno, el
cual no tiene porque ser físico, sino que puede (y es lo normal)
estar formado por estructuras que se refieran a conocimiento.
• La creación y manipulación de representaciones que den
sentido a lo aprendido, y que sean capaces de explicarlo o de
permitir su interpretación.
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6. Sistema de Aprendizaje
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7. Inteligencia
Desde el punto de vista de los Sistema Conexionistas (Redes
Neuronales):
Elementos Variables: Pesos
« La modificación dinámica de los pesos (Wi)
es la verdadera esencia del aprendizaje»
En el nivel de un simple PE, este reajustamiento de pesos no
significa nada, pero cuando muchos PE lo realizan
colectivamente, se dice que representa a la Inteligencia
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8. Algoritmo o Ley de aprendizaje
Definición:
Aprendizaje es un proceso por el cual los
parámetros libres (pesos y bias) de una red
neuronal son ajustados a través de un proceso
continuo de estimulación por parte del entorno en
donde se sitúa el sistema.
El tipo de aprendizaje es determinado por la
forma o manera que tienen lugar dichos
cambios.
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9. Algoritmo o Ley de aprendizaje
Definición: Aprendizaje
Esta definición implica la siguiente secuencia de hechos:
La RNA se encuentra estimulada por el entorno.
La RNA cambia como consecuencia de dicho
estímulo.
La RNA responde de manera diferente al entorno
a causa de los cambios que se han producido en
su estructura interna.
La ecuación que especifica como cambian los pesos, recibe el
nombre de Ley de Aprendizaje.
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10. Tipos o modos de Aprendizaje
Aprendizaje Supervisado.
Aprendizaje Sin Supervisar.
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11. Aprendizaje Supervisado
Necesita un profesor que mida el funcionamiento
del sistema.
Tipos:
Aprendizaje por Corrección de Error.
Aprendizaje por Refuerzo.
Aprendizaje Estocástico.
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12. Aprendizaje sin Supervisar
No se necesita profesor.
El sistema debe organizarse a si mismo
y por si sólo.
Aprendizaje por Hecho.
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13. Tipos de Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje por Corrección de Error.
Aprendizaje por Refuerzo.
Aprendizaje Estocástico.
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14. Aprendizaje por corrección de error
El entrenamiento consiste en presentar al sistema un
conjunto de pares de datos, representado la entrada
y la salida deseada para dicha entrada.
Este conjunto recibe el nombre de conjunto de
entrenamiento (CE).
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15. Aprendizaje por corrección de error
Objetivo:
Se trata de minimizar el Error entre
la Salida Deseada y la Actual.
Aprendizaje OFF Line
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16. Aprendizaje por corrección de error
Método:
1. Inicializar aleatoriamente los pesos.
2. Presentación del conjunto de entrenamiento (CE).
3. Obtención de las salidas para el CE.
4. Comparación de salidas deseadas con actuales.
5. Si se verifica el criterio de finalización ir al
siguiente paso, sino ir al paso 2.
6. Fin.
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17. Aprendizaje por corrección de error
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18. Aprendizaje por Refuerzo
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19. Aprendizaje por Refuerzo
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20. Aprendizaje por Refuerzo
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21. Aprendizaje por Refuerzo
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22. Aprendizaje por Refuerzo
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23. Aprendizaje por Refuerzo
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24. Aprendizaje Estocástico
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25. Aprendizaje Estocástico
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26. Aprendizaje sin Supervisar
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27. Aprendizaje sin Supervisar
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28. Aprendizaje sin Supervisar
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29. Sesión 5 y 6. Aprendizaje
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