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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.