Aprendizaje por ejemplos

¿Alguien me puede dar ejemplos de cómo leer?

Cuando estamos enseñando a una mascota a hacer trucos, le mostramos lo que debe hacer. Durante el entrenamiento, si lo hace bien, se le premia; de lo contrario, se le niega el premio o se le reprende. Es un proceso repetitivo hasta que al fin la mascota aprende lo que queremos.

El aprendizaje por ejemplos en Inteligencia artificial es algo similar. La idea principal es que a partir de observaciones, el programa, agente o como se le desee llamar pueda decidir qué acciones tomar y mejorar su desempeño.

Supongamos que queremos que Manchas aprenda a sentarse.  Veamos qué elementos del aprendizaje de Manchas  se parecen a los que se usarían para que un programa o agente aprenda.

	Manchas	Programa automático/Agente virtual (Manchas-v)
Ambiente	Su casa, el jardín, la calle.	Mapa del lugar en donde Manchas-v vive.
Ejemplos	El humano guía al Manchas a realizar la acción. Dice la palabra «siéntate» y lo empuja suavemente a sentarse.	El instructor mueve a Manchas-v generando datos de movimiento de las articulaciones. Por ejemplo, lugar = sala, pata-superior-derecha = baja, pata-superior-izquierda = baja, pata-inferior-izquierda = flexionada,… Estos registros son los ejemplos.
Algoritmo de aprendizaje	Ante las repetidas muestras de la acción, Manchas va asociando la palabra a lo que debe hacer. Manchas trae en sí mismo un módulo de aprendizaje natural.	Se aplica un proceso de inducción en el que a partir de los ejemplos, se genera un modelo que describe los ejemplos. Esto permite clasificar o predecir la acción que Manchas-v realizará con un ejemplo nuevo. Los algoritmos más comunes son los árboles de decisión y las reglas.
Modelo	Manchas, después de varias sesiones de entrenamiento, construye en su mente el modelo a seguir. Manchas puede pensar: Si me dicen Siéntate ya se qué hacer. Lo último es especulación mía, no tengo idea de cómo piense un can.	Si se obtuvo un conjunto de reglas, una regla puede ser algo como lo siguiente:Si mi humano dijo Siéntate y estoy en la sala y mi pata-inferior-derecha = no-flexionada, entonces la flexiono. … El conjunto de reglas hace que Manchas-v se siente.
Resultado	Cada vez que a Manchas le dicen: «siéntate», el lo hace, claro, si decide hacerlo.	Cada vez que se muestre un ejemplo nuevo, se generará la acción  que Manchas-v realizará.

La analogía muestra la idea general del aprendizaje por ejemplos y cada elemento del problema puede tener diversas formas de solución. Lo importante es que Manchas-v pueda llegar a hacer lo mismo que Manchas.

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