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Aprendizaje incremental
El conocimiento se revisa constantemente a medida que se agregan nuevas piezas de información con el tiempo. Esto se denomina “aumento del conocimiento”. Objetivos de aprendizaje incrementales para mejorar este conocimiento. Es un algoritmo autoadaptativo que mejora el rendimiento con el tiempo.
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Características de un algoritmo de aprendizaje incremental.
- Acomodar nueva información cuando esté disponible
- Capacidad para trabajar con datos sin etiquetar
- Capacidad para manejar datos multidimensionales
- Complejidad limitada
- Aprenda incrementalmente de los datos empíricos.
- Manejar cambios en conceptos, etc.
Algoritmos de aprendizaje incremental
- k-Vecinos más cercanos
- Eliminación de candidatos
- TELARAÑA
- Algoritmo SVM incremental
Ventajas de Incremetal SVM
- Rápido
- Numéricamente estable y robusto
- Funciona bien con recursos limitados y un entorno de aprendizaje activo.
Desventajas de SVM incremental
- Requiere gran espacio de memoria
Aplicaciones del aprendizaje incremental
- Detección de valores atípicos
La vigilancia automatizada de sistemas técnicos equipados con sensores constituye una tarea importante en diferentes dominios, desde el monitoreo del proceso, el diagnóstico de fallas en los sistemas técnicos hasta la seguridad cibernética.
- Detección de intrusiones
- Vigilancia de red
- Monitoreo de series de tiempo no estacionarias
- Procesamiento de imágenes
Los datos de imagen y video a menudo se recopilan de manera simplificada. Los problemas aquí incluyen:
- Reconocimiento de objetos
- Identificación de persona
- Seguimiento visual
- Segmentación de imagen
- Representación de imagen
- Detección química
- Evaluación no destructiva
- Anotaciones automáticas: etiquetado de voz y video
- Robótica
- Visión por computador
Fuente: http://ghriet.raisoni.net/ijackd…
https://www.elen.ucl.ac.be/Proce…
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