作者：Diengox Diengox 1 年以前
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Representaciones AI
En el campo de la inteligencia artificial, las representaciones juegan un papel crucial en la forma en que los sistemas entienden y manipulan la información. Existen diversas formas de representación, cada una con sus propias aplicaciones y ventajas.
開啟
Representaciones AI 4. Modelos de Representación • Modelos de Grafos Representa información utilizando nodos y aristas, destacando las relaciones entre entidades. • Modelos Vectoriales Utiliza vectores para representar entidades y relaciones, como en word embeddings. 3. Aprendizaje y Representaciones • Aprendizaje No Supervisado Explora patrones en datos sin etiquetas, como el agrupamiento y la reducción de dimensionalidad. • Aprendizaje Supervisado Mapea entradas a salidas conocidas, como regresión y clasificación. 2. Representaciones Subsímbolicas • Algoritmos Evolutivos Utiliza principios de la evolución para optimizar soluciones a problemas. • Máquinas de Soporte Vectorial Utiliza vectores para representar datos y encuentra hiperplanos de separación óptimos. • Redes Neuronales Modela la información utilizando neuronas conectadas en capas para aprender patrones y representaciones complejas. 1. Representaciones Simbólicas • Marcos y Esquemas Utiliza estructuras que describen conocimiento en términos de marcos o esquemas que contienen atributos y valores. • Redes Semánticas Representa conocimiento mediante nodos y conexiones que expresan relaciones semánticas. • Lógica Proposicional Utiliza proposiciones lógicas para representar hechos y relaciones entre ellos.
