Tema 5. Analítica Prescriptiva. Sistemas expertos Flashcards
Defuzzificación
Convertir los conjuntos difusos obtenidos por el motor de inferencia en un valor concreto. Se evalúan todas las reglas para las variables de entrada para los diversos valores lingüísticos y se obtiene el grado de pertenencia de la variable de salida.
Fuzzificación
Convertir las entradas del sistema (valores concretos) en conjuntos difusos.
Inferencia
Procedimiento de encadenar múltiples reglas basándose en los datos disponibles para derivar conclusiones
Ingeniería del conocimiento,.
Tiene como objetivos principales ayudar a los expertos a formalizar cómo hacen lo que hacen y documentar ese conocimiento de forma que sea reutilizable, estructurado y organizado y que su representación sea utilizable por el Sistema Experto.
Inteligencia artificial
Capacidad de una máquina o autómata de reaccionar a estímulos o entradas de forma similar a la que lo haría un ser humano. Se basa en replicar las acciones que tomarían las personas para resolver los problemas mediante un estudio de sus acciones y reproducirlo en un modelo. Hay muchas ramas que se basan en esta técnica, pero las que han tenido un mayor ascenso en los últimos años son el machine learning, los sistemas expertos, la visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural.
Motor de inferencia
Sistema organizador de la toma de decisiones en un sistema experto. Da respuesta a los problemas que se le plantean en base al conocimiento que dispone o atendiendo a las reglas definidas.
Sistemas expertos
Sistemas que imitan la toma de decisiones de un agente especializado de cara a resolver un problema concreto, facilitando áreas del conocimiento a personas que no tienen esa capacidad, permitiendo su uso en cualquier momento y lugar
Test de Turing
Test diseñado por Alan Turing para determinar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano, o indistinguible de este. Si en una conversación con una máquina y un humano, el evaluador no consigue diferenciarlos, el ordenador se considera como inteligente.
Análisis de crédito
Se analiza el historial de un cliente para determinar que línea de crédito es la más adecuada e intentar predecir el riesgo.
Árbol de decisión
Un modelo de predicción. Dado un conjunto de datos se fabrican diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Expertise
Conjunto de capacidades en las que se fundamenta el rendimiento de un experto, incluyendo: conocimiento exhaustivo del dominio, técnicas que permiten obtener los resultados empleando los mínimos recursos posibles, reglas heurísticas que simplifican y mejoran el proceso de resolución de problemas, y meta-conocimiento (conocimiento sobre el conocimiento).
Experto
Persona con alto nivel de capacidad y competencia en un dominio, que le permite valorar diferentes aspectos y tomar decisiones.
Factores de Certeza
Expresan el grado de veracidad de un evento basado en evidencia o en la opinión de un experto. No son Probabilidades. Pueden tener como valor máximo (p.ej 1.0 or 100) que sería certeza absoluta o valor mínimo (-1 o 0) que sería falso con toda certeza.
Inteligencia artificial simbólica
Nombre colectivo para todos los métodos de investigación de la inteligencia artificial que se basan en representaciones de alto nivel “simbólico” de los problemas, la lógica matemática y la búsqueda. IA simbólica fue el paradigma dominante de la investigación en IA desde mediados de los cincuenta hasta finales de los años ochenta. Se sigue aplicando en algunos dominios como la representación del conocimiento.
Red semántica
Método de representación del conocimiento, en el que el conocimiento se representa en un grafo. Los nodos son conceptos (entidades, eventos, valores) y los arcos son relaciones.
