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por Diengox Diengox hace 10 meses

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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.

Representaciones AI

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.