metodologías soluciones inteligentes
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METODOLOGÍAS A SOLUCIONES INTELIGENTES
CARMEN INES RIOS ZAPATA504156
INGENIERIA DE SOFTWARE 1
Hay dos cosas infinitas: el Universo y la estupidez humana. Y del Universo no estoy seguro.
¿?
• QUE ES UN AGENTE INTELIGENTE?• CARACTERÍSTICAS AI?• COMPUTACIÓN INTELIGENTE?• INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Agente inteligente
• es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.
los sistemas de IA deben exhibir las siguientes características:
• Aprender nuevos problemas e incrementar normas de solución.
• Capacidad de adaptación en línea y en tiempo real.• Ser capaz de analizar condiciones en términos de
comportamiento, el error y el éxito.• Aprender y mejorar a través de la interacción con el
medio ambiente (realización).• Aprender rápidamente de grandes cantidades de datos.• Deben estas basados en memoria de almacenamiento
masivo y la recuperación de dicha capacidad.
Computación Inteligente • disciplina que busca automatizar la solución
de problemas tan difíciles, que precisamente han requerido la inteligencia humana.
Carmen Rios ZapataUniversidad de la amazoniaPSI8º SemestreIngeniería de Sistemas
Evolución de las empresas
un mundo cada vez más complejo donde el ser competitivo y sostenible
en el tiempo es vital para la supervivencia de las empresas.
herramientas deben ser un soporte fundamental para el logro de los
objetivos de la gestión empresarial
c a m b i o p r o f u n d o e n e l á m b i t o e m p r e s a r i a l d e b i d o
f u n d a m e n ta l m e nt e a l ava n c e d e l a t e c n o l o g í a
técnicas de Inteligencia Artificial, las cuales han dejado en claro la necesidad
de contar con soportes de ayuda poderosos para tomar decisiones en la
actividad empresarial
aplicaciones de la inteligencia artificial son las que más
directamente se aplican al campo de las finanzas
• técnicas de:
aprendizaje
LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
• permitan a los decisores de las organizaciones tomar decisiones
en el ámbito de la gestión financiera empresarial.
eficientes y oportunas
• Estos soportes deben ser capaces de
y a partir de ella
que asistan a los decisores en la resolución de los diversos problemas empresariales.
considerar la información cualitativa
diseñar e implementar modelos estadísticos y computacionales
Inteligencia artificial es un soporte
• técnicas más destacadas de la Inteligencia artificial aplicadas al campo de la gestión financiera empresarial:
• Estas técnicas pueden combinarse para obtener una solución más adecuada del problema en estudio.
Los sistemas expertosRedes Neuronales
ALGORITMOS GENÉTICOS
lógica difusa
EJEMPLOS
Una red neuronal se compone de
unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe
una serie de entradas a través
de interconexiones y emite una salida.
Esta salida viene dada por tres
funciones:
• Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto).
• Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.
• Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación.
• Los algoritmos genéticos establecen una analogía entre el conjunto de soluciones de un problema, llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de una población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadena son llamados los genes. Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, llamadas generaciones. En cada generación, los cromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud. Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), llamada descendencia, se forman utilizando dos operadores genéticos, de sobrecruzamiento y de mutación
ALGORITMOS GENÉTICOS
• The purpose of this application is to develop a "killer fish" - a fish that eats maximum pieces of food in a constant time period.
The world is populated by 20 fish and 40 pieces of food.
every time a generation begins. the food is scatted in a random distribution on a certain random location on the screen. (random piles of food).When being eaten, the food shows up in a new random pile in the screen.
Every fish has a brain - Neural Net. It has 2 inputs:the direction and velocity of the fish. (himself).the relative location of the closest food.and two outputs:velocity of right wheel.velocity of left wheel.You can refer to the movement as a tank with two chains, and the output as the velocity of each chain.
the target is to find weights for the neural net that will give the fish a "killer-brain"...
When running the application you will see the generations go by. In each generation we select the best fish in generation and breed them to form new 20 fish.
the brains (Neural Nets) of the initial 20 fish are created randomly. This explains why they are so "stupid".
ALGORITMOS GENÉTICOS
• Los sistemas expertos pueden resolver problemas muy difíciles tan bien o mejor que los expertos humanos.
• Pueden razonar heurísticamente, usando lo que los expertos consideran que son reglas empíricas efectivas, e interactúan con los humanos de forma adecuada, incluyendo el lenguaje natural.
• Manipulan y razonan sobre descripciones simbólicas.
• Pueden funcionar con datos que contienen errores, usando reglas inciertas de enjuiciamiento.
• Pueden contemplar múltiples hipótesis en competición simultáneamente.
• Pueden explicar por qué están formulando una pregunta.
• Pueden explicar su proceso de razonamiento y justificar sus conclusiones
Sistemas Expertos
Técnica Nombre Programa
Descripción
Anibal Le facilita a los analistas financieros la evaluación de la gestión comercial y financiera de la empresa.
La lógica difusa se funda en el concepto de que todo es cuestión de grado, lo cual permite manejar información vaga o de difícil especificación, importante para la resolución de un problema, por medio de una serie de reglas de "sentido común" aprendidas con sistemas adaptativos que se nutren de la observación de las personas o de la formulación por parte del experto humano.
Detección de fraudes en tarjetas de crédito
Sistema on line de recepción de información sobre transacciones, estimación de parámetros característicos de las mismas y evaluación de su potencial de riesgo.
La predicción de la bancarrota de una empresa; evaluación y predicción de la capacidad financiera de una empresa para absorber un préstamo y con el fin de decidir el otorgamiento del mismo
Redes Neuronales
lógica difusa
Los sistemas expertos
ALGORITMOS GENÉTICOS
MUCHAS GRACIAS POR LA
ATENCIÓN
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