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

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

Gómez, Leopoldo Sebastián M. et al · SEDICI UNLP · 2001

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Autor / responsable

Gómez, Leopoldo Sebastián M. et al

Editorial

SEDICI UNLP

Año

2001

Idioma

Español

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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. Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)

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Gómez, L. S. M. E. A. (2001). Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653

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Gómez, Leopoldo Sebastián M. et al. Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales. SEDICI UNLP, 2001. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653.

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Gómez, Leopoldo Sebastián M. et al. 2001. Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653.

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Gómez, L. S. M. E. A. 2001, Aprendizaje autónomo basado en mecanismo de refuerzo aplicado a sistemas expertos legales, SEDICI UNLP, available at: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21653 [Accessed 5 Aug. 2026].

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

Autor / colaboradores: Gómez, Leopoldo Sebastián M. et al

Editorial: SEDICI UNLP

Año de publicación: 2001

Idioma: Español

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