Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales

Este trabajo propone un modelo de aprendizaje que combina un refuerzo lineal aplicado a las ponderaciones asignadas a los atributos que caracterizan a un caso, con umbrales de decisión dinámicos que son ajustados a partir de casos almacenados en la base de conocimientos. La información incorporada a...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gómez, Leopoldo Sebastián M., Perichinsky, Gregorio, García Martínez, Ramón
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2001
Materias:
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Learning
expert systems
leading cases
machine learning
reinforcement learning
rule-based reasoning
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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