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por Merairis Sarcos UP 2020

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InteligenciaArtificial por Merairis Sarcos UP 2020

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Características Principales:

Aprende patrones a partir de datos, mejora su desempeño con la experiencia y realiza predicciones sin ser programado explícitamente para cada tarea. Caso de Estudio:Detección de fraude bancario: Un banco entrenó un modelo con millones de transacciones para identificar operaciones sospechosas. El sistema redujo significativamente las pérdidas por fraude al detectar transacciones inusuales en tiempo real.

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Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos de inteligencia artificial inspirados en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Se utilizan para reconocer patrones, aprender de los datos y realizar predicciones o clasificaciones.

Características principales de las redes neuronales

1. Aprendizaje a partir de datos

No requieren que todas las reglas sean programadas explícitamente.

Aprenden patrones mediante ejemplos durante un proceso llamado entrenamiento.

2. Capacidad de generalización

Pueden realizar predicciones sobre datos nuevos que no han visto anteriormente.

3. Procesamiento distribuido

La información se procesa a través de múltiples neuronas artificiales conectadas entre sí.

4. Adaptabilidad

Ajustan sus parámetros (pesos y sesgos) para mejorar su rendimiento conforme reciben más información.

5. Tolerancia al ruido

Pueden funcionar adecuadamente incluso cuando los datos contienen errores o información incompleta.

6. Reconocimiento de patrones complejos

Son especialmente eficaces en tareas como reconocimiento de imágenes, voz, texto y detección de anomalías.

7. Arquitectura en capas

Están formadas por:

Capa de entrada.

Una o varias capas ocultas.

Capa de salida.

Caso de estudio: Diagnóstico de enfermedades cardíacas

Problema
Los médicos necesitan identificar de manera temprana pacientes con riesgo de sufrir enfermedades cardíacas.

Solución mediante redes neuronales
Se entrena una red neuronal utilizando datos históricos de pacientes, tales como:

Edad.

Presión arterial.

Nivel de colesterol.

Frecuencia cardíaca.

Historial familiar.

Hábitos de vida.

Funcionamiento

1. Los datos de los pacientes se introducen en la capa de entrada.

2. Las capas ocultas analizan las relaciones entre las variables.

3. La capa de salida determina la probabilidad de que el paciente padezca una enfermedad cardíaca.

Resultados

Mayor precisión en la detección temprana de riesgos.

Apoyo a la toma de decisiones médicas.

Reducción del tiempo de análisis clínico.

Posibilidad de atender un gran número de pacientes de manera más eficiente.

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Las Redes Semánticas son estructuras de representación del conocimiento en IA que organizan la información mediante grafos compuestos por nodos (conceptos o entidades) y arcos etiquetados (relaciones jerárquicas o funcionales entre ellos).

Características principales:

Representan el conocimiento mediante nodos (conceptos) y arcos (relaciones).

Organizan la información de manera lógica y altamente estructurada.

Facilitan la inferencia, el razonamiento deductivo y la recuperación de información.

Se utilizan ampliamente en sistemas expertos y gestión del conocimiento.

Caso de estudio:

Ciberseguridad y análisis de amenazas : Los sistemas de defensa utilizan grafos semánticos para relacionar vulnerabilidades (CVE), malware, direcciones IP maliciosas y activos de la red. Al detectarse un evento, la red infiere automáticamente qué otros servidores están en riesgo y traza el origen del ataque.

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Características principales de Deep Learning:

El Deep Learning es una rama avanzada del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas para aprender automáticamente representaciones complejas de los datos. Gracias a esta arquitectura, puede identificar patrones de alto nivel en imágenes, audio, texto y otros tipos de información sin requerir que un programador defina manualmente todas las características de entrada.

Caso de estudio: Detección de retinopatía diabética

Un caso de estudio ampliamente reconocido es el sistema desarrollado por Google para detectar retinopatía diabética mediante imágenes del fondo del ojo. El modelo de Deep Learning fue entrenado con miles de imágenes médicas previamente clasificadas por especialistas y aprendió a identificar de manera automática los signos de la enfermedad.

Los resultados demostraron una precisión comparable a la de oftalmólogos expertos, permitiendo realizar diagnósticos más rápidos y apoyar la detección temprana de la enfermedad. Este caso evidencia cómo el Deep Learning puede mejorar la atención médica, reducir tiempos de diagnóstico y servir como herramienta de apoyo para los profesionales de la salud.

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MACHINE LEARNING

Es una técnica de Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender a partir del análisis de datos, encontrar patrones y modificar su comportamiento sin estar programadas explícitamente para cada situación.

Características principales

Aprende a partir de datos.

Identifica patrones.

Puede modificar su comportamiento.

Permite tomar decisiones a partir de la información obtenida.

Caso de estudio - Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos pueden utilizar técnicas de aprendizaje para analizar información de su entorno y tomar decisiones relacionadas con la conducción.

Relación con IAD y Sistemas Multiagentes

El Machine Learning puede utilizarse dentro de los agentes para que estos aprendan de su entorno. En un sistema multiagente, varios vehículos podrían actuar como agentes independientes, aprender de la información que reciben y compartir información para tomar mejores decisiones de manera distribuida.

Integrantes:

Miguel Serrano

Yuliani Romero

Arturo Rodolfo

Milvia Greenaway

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écnica de IA

Características Principales

Caso de Estudio (Resumen)

Deep Learning
(Aprendizaje Profundo)

1. Base estructural: Se fundamenta en Redes Neuronales Artificiales (RNA) con múltiples "capas ocultas" que procesan la información de forma jerárquica.

2. Extracción automática de características: A diferencia del Machine Learning tradicional, no requiere que un humano defina manualmente las variables; la red aprende por sí misma los patrones directamente de los datos crudos (Representation Learning).

3. Requisitos altos: Necesita volúmenes masivos de datos (Big Data) y una enorme capacidad de cómputo (uso de GPUs o TPUs) para su entrenamiento.

4. Arquitecturas clave: Destacan las CNN (para visión por computadora/imágenes), RNN/LSTM (para series de tiempo y audio) y los Transformers (para Procesamiento de Lenguaje Natural).

5. Limitación ("Caja Negra"): Posee una altísima precisión predictiva, pero carece de interpretabilidad; es muy difícil explicar cómo la red tomó una decisión específica.

Detección de Retinopatía Diabética (Google Health, 2016)

• Problema: La retinopatía diabética es la principal causa de ceguera prevenible en el mundo. Su diagnóstico requiere que oftalmólogos examinen imágenes del fondo de ojo, creando un grave cuello de botella en regiones con escasez de médicos (como zonas rurales de la India).

• Solución: Google entrenó una Red Neuronal Convolucional profunda (CNN) utilizando un conjunto de datos de más de 128,000 imágenes médicas. El modelo aprendió a identificar de forma automática lesiones microvasculares (microaneurismas, hemorragias y exudados) directamente en los píxeles de la imagen.

• Resultados: El algoritmo demostró una sensibilidad y especificidad equivalentes a las de un panel de oftalmólogos expertos. Se implementó en clínicas (como Aravind Eye Hospital en la India) para realizar cribados masivos automatizados, democratizando el acceso a diagnósticos rápidos, precisos y de muy bajo costo.

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REDES SEMÁNTICAS Definición: Son una técnica de representación del conocimiento basada en relaciones. Los nodos representan conceptos o entidades y los enlaces representan las relaciones entre ellos. Características principales: Representan conceptos y entidades. Utilizan nodos y relaciones. Organizan el conocimiento mediante grafos. Permiten establecer relaciones entre diferentes conceptos. * Pueden utilizarse para responder preguntas sobre la información representada. Caso de estudio: SCHOLAR El documento menciona SCHOLAR, uno de los primeros sistemas que utilizó redes semánticas. Fue aplicado para enseñar geografía de Sudamérica, diferenciando entre unidades conceptuales y ejemplos o instancias. Relación con IAD y Sistemas Multiagentes: Las redes semánticas pueden servir para que los agentes representen y compartan conocimiento. En un sistema multiagente, cada agente puede utilizar una representación del conocimiento para comprender conceptos, relacionarlos y comunicarse con otros agentes. Por eso, su relación con los sistemas multiagentes puede darse principalmente como mecanismo de representación y organización del conocimiento.

Integrantes:

Miguel Serrano

Yuliani Romero

Arturo Rodolfo

Milvia Greenaway

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Redes neuronales

Son modelos de Inteligencia Artificial inspirados en el funcionamiento de las neuronas, que permiten procesar información y reconocer patrones mediante unidades interconectadas.

Características principales

Están inspiradas en el funcionamiento de las neuronas.

Están formadas por unidades o nodos interconectados.

Las conexiones se organizan en diferentes capas.

Reciben información de entrada y generan una salida.

Pueden aprender y reconocer patrones a partir de los datos.

Caso de estudio: Microsoft y BrainMaker

Microsoft utilizó el software BrainMaker, basado en redes neuronales, para identificar qué clientes tenían mayor probabilidad de responder a campañas de marketing. Utilizando información sobre sus compras, lograron aumentar la tasa de respuesta de la campaña.

Relación con la Inteligencia Artificial Distribuida y los Sistemas Multiagentes:

Las redes neuronales no son agentes por sí mismas, pero pueden utilizarse dentro de un agente para procesar información y tomar decisiones. En un sistema multiagente, varios agentes pueden utilizar redes neuronales y trabajar de manera coordinada para resolver un problema.

Integrantes:

Miguel Serrano

Yuliani Romero

Arturo Rodolfo

Milvia Greenaway

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Técnica de IA

Características Principales

Caso de Estudio (Resumen)

Redes Semánticas

1. Representación gráfica del conocimiento: Estructura basada en un grafo dirigido donde los nodos representan conceptos, entidades u objetos, y los arcos (enlaces) representan las relaciones semánticas entre ellos.

2. Relaciones fundamentales: Emplean conectores estandarizados como IS-A (es un / herencia), HAS-A (tiene un), PART-OF (parte de) o CAUSES (causa).

3. Herencia de propiedades: Los nodos inferiores (hijos) heredan automáticamente las características de los nodos superiores (padres) en la jerarquía, lo que reduce drásticamente la redundancia de datos.

4. Ventajas: Alta legibilidad, intuición visual y facilidad para que las máquinas realicen búsquedas y razonamientos por analogía o asociación.

5. Limitaciones: Dificultad para representar lógica formal compleja (cuantificadores como "todos/algunos", negaciones), incertidumbre o excepciones a las reglas. Requiere mucho esfuerzo manual (o curación) para su construcción y mantenimiento.

WordNet: Red Semántica Léxica (Universidad de Princeton, 1985 - presente)

• Problema: Las primeras computadoras procesaban el texto solo como cadenas de caracteres; no podían distinguir el significado, la jerarquía ni la relación contextual entre palabras (ej. saber que un "perro" es un "animal"), lo que limitaba severamente el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

• Solución: Se desarrolló WordNet, una gigantesca red semántica donde los nodos son synsets (grupos de palabras sinónimas) y los arcos definen relaciones jerárquicas (hiperonimia/hiponimia) y estructurales (parte/todo). Por ejemplo, el nodo "perro" está conectado mediante un arco IS-A al nodo "canino" y al nodo "mamífero".

• Resultados: WordNet se convirtió en el recurso léxico más utilizado en IA para PLN. Permitió el desarrollo de algoritmos de desambiguación de sentido, mejoró drásticamente los motores de búsqueda al permitirles entender sinónimos y conceptos relacionados (en lugar de solo coincidencias exactas de texto), y sentó las bases para la Web Semántica y ontologías modernas.