UNIDAD 2 PA 3

Investigar y seleccionar información acerca de los conceptos de aprendizaje, razonamiento probabilístico, lógicas multivaluadas y lógica difusa. Realizar un modelo de red bayesiana a un problema de diagnóstico.

APRENDIZAJE 

El aprendizaje es el proceso a través del cual se modifican y adquieren habilidades, destrezas, conocimientos, conductas y valores. Esto como resultado del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento y la observación. Este proceso puede ser analizado desde distintas perspectivas, por lo que existen distintas teorías del aprendizaje. Es una de las funciones mentales más importantes en humanos, animales y sistemas artificiales. En él intervienen diversos factores que van desde el medio en el cual se desenvuelve el ser humano, así como los valores y principios que se aprenden en la familia. En esta última se establecen los principios del aprendizaje de todo individuo y se afianza el conocimiento recibido, el cual forma la base para aprendizajes posteriores.

RAZONAMIENTO PROBABILISTICO

El razonamiento probabilístico se emplea cuando consideramos la certeza de las pruebas de diagnóstico en las decisiones clínicas. También se lo llama razonamiento Bayesiano, basado en el teorema de Bayes, donde la probabilidad de una hipótesis es modificada por información futura. Como médicos de atención primaria, utilizamos pruebas de diagnóstico diariamente para decidir el tipo de enfermedad de nuestros pacientes, pero a menudo ignoramos el grado de certeza de los resultados de las pruebas.

LOGICAS MULTIVALUADAS

En lógica, una lógica multivaluada es un cálculo proposicional en la que hay más de dos valores de verdad, ejemplo:

paradigmáticos de enunciados que expresan proposiciones que no son verdaderas ni falsas a los futuros contingentes, es decir enunciados que refieren a hechos futuros que no son necesarios, sino que pueden darse o no de manera contingente.

LOGICA DIFUSA

La lógica difusa (también llamada lógica borrosa) es una lógica para consiente  que identifica fracciones de valores verdaderos entre 0 y 1 de forma gradual. Fue formulada por el matemático e ingeniero. Permite tomar decisiones más o menos intensas en función de grados intermedios de cumplimiento de una premisa; se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo «hace mucho calor», «no es muy alto», «el ritmo del corazón está un poco acelerado», etc.

Toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Por ejemplo, una persona que mida dos metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en un metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.