Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales

Autores
Gómez, Leopoldo Sebastián M.; Perichinsky, Gregorio; García Martínez, Ramón
Año de publicación
2001
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo propone un modelo de aprendizaje que combina un refuerzo lineal aplicado a las ponderaciones asignadas a los atributos que caracterizan a un caso, con umbrales de decisión dinámicos que son ajustados a partir de casos almacenados en la base de conocimientos. La información incorporada a través de la interacción con el entorno permite mejorar la precisión de las recomendaciones emitidas por sistemas expertos.
Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Learning
expert systems
leading cases
machine learning
reinforcement learning
rule-based reasoning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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