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.
Fernando Pavón, CEO de Gamco y experto en Inteligencia Artificial aplicada al negocio nos explica en los ciclo de AceleraPYMES cómo las pequeñas em [...]
Leer más »La Inteligencia Artificial (IA) deriva en una serie de modelos o ramas que se pueden emplear en diferentes ámbitos de la vida de las personas así co [...]
Leer más »El chargeback hace referencia a las devoluciones que ocurren cuando, a petición del titular de una tarjeta, el banco solicita en su nombre un reembol [...]
Leer más »En un mercado sobresaturado de información como el actual, cada vez es más difícil retener a los usuarios. Para las empresas, la competencia es cad [...]
Leer más »
