Un sistema que adecua las reglas aprendidas a las críticas recibidas sobre sus actuaciones

• Jaime Alonso González ^[1] ; Alberto García Álvarez ^[1] ; Antonio Bahamonde ^[1]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: CAEPIA'97: actas / coord. por Asociación Española de Inteligencia Artificial, Vicente J. Botti Navarro , 1997, ISBN 84-8498-765-5, págs. 581-590
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    El objetivo de este artículo es presentar un sistema de aprendizaje automático con capacidad de evolución. Dado un conjunto de reglas de clasificación, probablemente aprendidas a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento, al presentársenos un caso no visto podremos decidir qué clase es la más apropiada para él según las reglas. Pero algunas veces, el conocimiento del contexto del cual fueron inducidas las reglas, no es invariable en el tiempo. Si dispusiésemos de una fuente de retroalimentación que proporcionase críticas sobre la utilidad de las clasificaciones hechas, podríamos esperar mejorar su calidad. Para ello, nuestro sistema es capaz de modificar las reglas originales tratando de adaptarlas a los nuevos tiempos y circunstancias.

  • English

    The aim of this paper is to present a machine learning system with some evolution features. Given a set of classification rules, probably learned from a set of training examples, whenever we are in front of an unseen case, we can decide which class is the more suitable for the case according to the rules. But sometimes the background knowledge, from which the rules were induced, is not invariant with time. If we had available a feedback source that provides critiques about the utility of the classifications made, we would be able to hope an improvement in their quality. To this end, the system reported here, is able to modify the original rules trying to adapt them to new times and circumstances.