Inferencia probabilística, algoritmo ID3
DOI:
https://doi.org/10.22370/sst.2025.12.5331Resumen
La complejidad del mundo aporta incertidumbre, limitando la posibilidad de realizar inferencias racionales. Es aquí donde la IA puede brindar soluciones computacionales a partir de métodos Inferenciales automatizados como los llamados Árboles de decisión, que pueden ser implementados como un componente fundamental en los sistemas que piensan racionalmente. Uno de ellos vincula las nociones de Probabilidad y Entropía en el marco de la Teoría de la Información; estamos hablando del clásico Iterative Dichotomiser 3 (ID3), desarrollado en 1979 por John Ross Quinlan para implementar el razonamiento basado en casos. Esta investigación se centra en el estudio de los aspectos teóricos que fundan la idea del algoritmo, sin escatimar en exaltar rasgos históricos relacionados con este proceso. Implementando computacionalmente el mismo, para proceder a la validación frente a otros productos. Explorar otras alternativas teóricas que retoman el enfoque clásico de física estadística, para implementar el algoritmo.
Descargas
Citas
Alonso, M., & Finn, Edward J. (1986). Física. Fundamentos Cuánticos y Estadísticos (C. A. Heras y J. A. Barreto Araujo, Trans.). (Vol. 3). Addison-Wesley Iberoamericana S. A. (Original work published 1968).
Audesirk, T., Audesirk, G., & Byers, B. E. (2008). Biología: La vida en la tierra (A. V. Flores Flores, Trans.). (8va ed.). Pearson Educación de México.
Deitel, H. M., & Deitel, P. J. (2007). Cómo programar en C# (2da ed.). Pearson Education de México S.A.
ACM & IEEE (2013). Computer Science Curricula 2013: Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science. ACM. https://doi.org/10.1145/2534860
Meitner, L. (2017). Teorema H. https://www.fisica.uns.edu.ar
Quinlan, J. R. (1979). Induction over Large Databases. Stanford University.
Quinlan, J. R. (1986). Induction of Decision Trees. Machine Learning, 1, 81–106. https://doi.org/10.1007/BF00116251.
Real Academia Española. (s.f.). Inteligencia. En Diccionario de la lengua española. Recuperado el 15 de enero, 2024, de https://dle.rae.es/inteligencia.
Russell, B. (1983). El conocimiento humano (N. Miguez, Trans.). Ediciones Orbis S.A. (Original work published 1948).
Russell, S. J. & Norvig, P. (2004). Inteligencia artificial. Un enfoque moderno (J. M. l. Corchado Rodríguez, F. M. Rubio, J. M. Cadenas Figueredo, L. D. Hernández Molinero, E. P. Arís, R. Fuentetaja Pinzán, M. Robledo de los Santos & R. Rizo Aldeguer, Trans.). (2nd ed.). Pearson Educación de Madrid.
Sears, F. W., Zemansky. M. W., Young, H. D., & Freedman, R. A. (2004). Física Universitaria (A. E. Brito, Trans.). (Vol. 1). (10th ed.). Pearson.
Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell Labs Technical Journal, 27(3), 379-423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.
Peirce, C. S. (1994). Collected papers of Charles Sanders Peirce (Charles Hartshorne, Paul Weiss & Arthur W. Burks, Ed.). InteLex Corporation. (Original work published 1931-1935 (Vol. I - VI); 1958 (Vol. VII and VIII)). https://search.worldcat.org/title/collected-papers-of-charles-sanders-peirce/oclc/503075225
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.