El aprendizaje basado en casos (CBL, por sus siglas en inglés) es un método de aprendizaje de máquina en el que un sistema aprende a partir de la resolución de casos previos similares a la tarea actual.
En este método, el sistema utiliza una base de casos que contiene una serie de casos previamente resueltos que son similares a la tarea actual. El sistema utiliza esta información para buscar casos similares y aplicar la solución previa a la tarea actual.
El proceso de CBL se compone de tres fases: la recuperación, la adaptación y la evaluación. En la fase de recuperación, el sistema busca casos similares en la base de datos. En la fase de adaptación, el sistema modifica la solución del caso anterior para adaptarse a la tarea actual. En la fase de evaluación, el sistema evalúa la solución propuesta y la compara con la solución óptima.
El aprendizaje basado en casos es utilizado en diversas aplicaciones, como en la resolución de problemas de diagnóstico médico, el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la planificación de tareas, entre otros.
Hoy en día la transformación digital es clave en cualquier tipo de negocio. El 40% de las empresas españolas no existirá en su forma actual en los [...]
Leer más »Una de las decisiones a las que se enfrenta una empresa que necesite una infraestructura de IT, es la de elegir en dónde se localiza esta infraestruc [...]
Leer más »Existe consenso entre los directivos de las mayores compañías del mundo sobre el importante impacto que la Inteligencia Artificial (IA) va a tener e [...]
Leer más »La integración de herramientas para análisis predictivo es ya habitual en las grandes empresas, pero gracias a la evolución y, sobre todo, a la dem [...]
Leer más »
