Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
Basados en reglas previamente establecidas.
Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
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Sistemas Expertos
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Porque utilizar un sistema experto?
¿Por qué utilizar un Sistema Experto?
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado".
Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:
Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado".
Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:
Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
