conceptos de aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas y lógica difusa
1. Aprendizaje: - Se refiere al proceso mediante el cual adquirimos conocimiento, habilidades, actitudes o valores a través de la experiencia, el estudio o la enseñanza. 2. Aprendizaje Supervisado: - Tipo de aprendizaje en el que el algoritmo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado, donde se conocen las respuestas correctas. El objetivo es que el modelo aprenda a hacer predicciones o clasificaciones basadas en ejemplos de entrenamiento. 3. Aprendizaje No Supervisado: - En este caso, el algoritmo se entrena con conjuntos de datos no etiquetados, y el sistema debe descubrir patrones, estructuras o relaciones por sí mismo sin la guía de respuestas predefinidas. 4. Aprendizaje por Reforzamiento: - Implica que un agente aprende a través de la interacción con su entorno, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos según las acciones que realiza. Razonamiento Probabilístico: 1. Probabilidad: - Es...