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La teoría inferencial del aprendizaje ( ITL ) es un área del aprendizaje automático que describe los procesos inferenciales realizados por agentes de aprendizaje. La ITL ha sido desarrollada continuamente por Ryszard S. Michalski , a partir de la década de 1980. La primera publicación conocida de ITL fue en 1983. [1] En la ITL, el proceso de aprendizaje se considera como una búsqueda ( inferencia ) a través del espacio de hipótesis guiada por un objetivo específico. Los resultados del aprendizaje deben almacenarse . La información almacenada será utilizada posteriormente por el alumno para futuras inferencias . [2] Las inferencias se dividen en múltiples categorías, incluidas las concluyentes, la deducción y la inducción. Para que una inferencia se considere completa, se requiere que se tengan en cuenta todas las categorías. [3] Así es como la ITL varía de otras teorías de aprendizaje automático como la teoría del aprendizaje computacional y la teoría del aprendizaje estadístico ; que utilizan formas singulares de inferencia.
Uso
El uso más relevante publicado de ITL fue en una revista científica publicada en 2012 y utilizó ITL como una forma de describir cómo funciona el aprendizaje basado en agentes. Según la revista, "La teoría inferencial del aprendizaje (ITL) proporciona una forma elegante de describir los procesos de aprendizaje de los agentes". [4]
Referencias
- ^ Michalski, Ryszard S. (1993). "Teoría inferencial del aprendizaje como base conceptual para el aprendizaje multiestrategia". Aprendizaje automático . 11 ( 2–3 ): 111–151 . doi : 10.1007/bf00993074 . ISSN 0885-6125.
- ^ "Teoría inferencial del aprendizaje – Laboratorio de aprendizaje automático e inferencia de la GMU". www.mli.gmu.edu . Consultado el 4 de diciembre de 2018 .
- ^ Naidenova, Xenia (2010). Métodos de aprendizaje automático para procesos de razonamiento de sentido común: modelos interactivos . Hershey, PA: Information Science Reference. ISBN 9781605668109.OCLC 606360112 .
- ^ Wojtusiak, Janusz; Warden, Tobias; Herzog, Otthein (diciembre de 2012). "Aprendizaje automático en simulación estocástica basada en agentes: teoría inferencial y evaluación en logística de transporte". Computers & Mathematics with Applications . 64 (12): 3658– 3665. doi : 10.1016/j.camwa.2012.01.079 . ISSN 0898-1221.
Lectura adicional
- Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Aprendizaje automático: un enfoque de inteligencia artificial , Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4 .
- Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Aprendizaje automático: un enfoque de inteligencia artificial, Volumen II , Morgan Kaufmann, ISBN 0-934613-00-1 .
- Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Aprendizaje automático: un enfoque de inteligencia artificial, volumen III , Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-119-8 .
- Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Aprendizaje automático: un enfoque multiestrategia , volumen IV, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-251-8 .
- Naidenova, X. (Ed.),(2009), Métodos de aprendizaje automático para procesos de razonamiento de sentido común: modelos interactivos: modelos interactivos, IGI Global, ISBN 9781605668116 .