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dc.date.accessioned 2012-09-27T13:48:22Z
dc.date.available 2012-09-27T13:48:22Z
dc.date.issued 2001
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653
dc.description.abstract 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 través de la interacción con el entorno permite mejorar la precisión de las recomendaciones emitidas por sistemas expertos. es
dc.language es es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject expert systems en
dc.subject Learning es
dc.subject leading cases en
dc.subject machine learning en
dc.subject reinforcement learning en
dc.subject rule-based reasoning en
dc.title Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Gómez, Leopoldo Sebastián M. es
sedici.creator.person Perichinsky, Gregorio es
sedici.creator.person García Martínez, Ramón es
sedici.description.note Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2001-05 es
sedici.relation.event III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)