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Diagrama de disposición Plantilla de mapa de espaguetis
ResumenLos métodos de Programación Lógica Inductiva (PIL) han demostrado ser exitosos en la adquisición de conocimiento con paradigmas de aprendizaje muy diferentes, como el aprendizaje supervisado y no supervisado o el aprendizaje relacional por refuerzo. Sin embargo, se ha hecho muy poco para aplicarlo a la resolución de problemas generales (gps). Uno de los enfoques basados en ilp aplicados a gps es hamlet. Este método aprende reglas de control (heurística) para un planificador no lineal, prodigy4.0, que se integra en el sistema ipss; las reglas de control se utilizan como una guía eficaz al construir el árbol de búsqueda de la planificación. Otros enfoques de aprendizaje aplicados a la planificación generan macrooperadores, construyendo bloques de acciones de alto nivel, pero aumentando el factor de ramificación del árbol de búsqueda. En este trabajo, nos centramos en la integración de los dos enfoques de aprendizaje diferentes (aprendizaje de hamlet y de macrooperadores), para mejorar un proceso de planificación. El objetivo es aprender reglas de control que decidan cuándo utilizar los macrooperadores. Este proceso se aplica con éxito en varios dominios de planificación clásicos.Palabras claveEstas palabras clave fueron añadidas por la máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que el algoritmo de aprendizaje mejore.
Teclado MEMBRANA BG Gaming DASSAULT
Acompáñenos en la quinta entrega de nuestra serie de manuales. Vamos a ver los capítulos 6 y 7 en los que se tratan temas como la adquisición, la gestión del ciclo de vida, los procesos de suministro, la gestión del conocimiento y muchos más…
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