Las metaheurísticas son técnicas de optimización de búsqueda basadas en algoritmos heurísticos que se utilizan para resolver problemas complejos en los que el espacio de búsqueda es muy grande o desconocido. Las metaheurísticas son algoritmos de propósito general que no están diseñados para un problema específico, sino que se pueden adaptar a una amplia variedad de problemas de optimización en diferentes campos, como la inteligencia artificial, la ingeniería, la economía, la biología y muchos otros. Las metaheurísticas son algoritmos que se basan en la exploración iterativa del espacio de soluciones, utilizando estrategias para moverse de forma inteligente por el espacio de búsqueda y para escapar de los óptimos locales. Algunas de las metaheurísticas más conocidas son el algoritmo genético, el algoritmo de colonia de hormigas, el recocido simulado, el enjambre de partículas y la optimización por búsqueda tabú. Las metaheurísticas se utilizan en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la optimización de hiperparámetros, la selección de características y la optimización de redes neuronales, entre otras tareas.
La web semántica o “internet del conocimiento” es una prolongación de la actual web. A diferencia de esta, la web semántica se basa en proporci [...]
Leer más »El término Business Intelligence (o BI) define el uso de tecnologías de la información para identificar, descubrir y analizar datos comerciales, co [...]
Leer más »La moda que viene de USA y obligará a incorporar la IA en el proceso Seguramente hace poco tiempo que hemos empezado a escuchar un nuevo concepto en [...]
Leer más »En los últimos años todos los temas referentes a la Inteligencia Artificial (IA) están levantando un enorme interés. Quizás sea porque el corazó [...]
Leer más »
