Revista: | Epistemus (Sonora) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000442141 |
ISSN: | 2007-8196 |
Autores: | Jiménez Serrano, Eleazar1 |
Instituciones: | 1Universidad de Sonora, División de ingeniería, Hermosillo, Sonora. México |
Año: | 2020 |
Volumen: | 14 |
Número: | 29 |
País: | México |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | La fabricación de inteligencia artificial (en inglés AI) incluye entre varias cosas la creación de conjuntos de datos y el uso de métodos probabilísticos, estadísticos, y de análisis numérico para el aprendizaje automático (machine learning). Técnicas de simulación computarizada se utilizan a veces como una plataforma en el aprendizaje de la AI, implementan dichos datos como entradas, calculan el mejor ajuste mediante el método adoptado, y arrojan como salida un modelo predictivo de comportamiento. De entre las técnicas actuales, en este manuscrito se describen las redes de Petri como una técnica de simulación, el análisis de componentes principales (en inglés PCA) útil en el método de aprendizaje automático, y la aplicación de la simulación en el futuro de la ingeniería industrial |
Resumen en inglés | The fabrication of artificial intelligence (AI) includes among several things the creation of data sets and the use of probabilistic, statistical, and numerical analysis methods for machine learning. Computer simulation techniques are sometimes used as an AI learning platform, implement these data sets as inputs, calculate the best fit using the adopted method, and output a predictive behavior model. Among the newest techniques, this manuscript describes Petri nets as a simulation technique, the analysis of principal component (PCA) as a useful method in machine learning, and the application of simulation in the future of industrial engineering |
Disciplinas: | Ingeniería, Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Ingeniería industrial, Procesamiento de datos, Aprendizaje de máquinas, Inteligencia artificial, Redes de Petri, Análisis de componentes principales |
Keyword: | Industrial engineering, Data processing, Machine learning, Artificial intelligence, Petri nets, Principal component analysis |
Texto completo: | https://biblat.unam.mx/hevila/EpistemusCienciatecnologiaysalud/2020/vol14/no29/9.pdf |