Representaciones AI

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par Ewerton Cortés

C.5 Movimientos en dos dimensiones

par Miguel De la Torre

Aproximaciones Teóricas Anexas

par Maria Raquel FERNANDEZ RINCON

Lógica proposicional

par Pablo Jimenez

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.