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Soft Computing: Goals, importance, and various Problem-Solving techniques …
Soft Computing: Goals, importance, and various Problem-Solving techniques
Computación Suave
Objetivos
Construir inteligencia artificial que solucione problemas complejos.
Aprovechar la tolerancia humana a la imprecisión y la incertidumbre.
Importancia
Proporciona soluciones aproximadas pero útiles.
Flexible en entornos cambiantes.
Aporta robustez y bajo costo de solución.
Técnicas
Lógica Difusa
Manejo de imprecisión y ambigüedad.
Modela el razonamiento humano.
Algoritmos Genéticos
Inspirados en la selección natural.
Optimización y búsqueda de soluciones.
Redes Neuronales
Simulan el proceso de aprendizaje del cerebro.
Aptas para reconocimiento de patrones y toma de decisiones.
Aprendizaje Automático
Aprende de los datos y mejora con experiencia.
Predicción y clasificación.
Resolución de Problemas en Computación Suave
Aproximación
Soluciones prácticas a problemas complejos.
Modelos que se acercan a la realidad.
Incertidumbre
Manejo de situaciones con información incompleta.
Decisiones basadas en probabilidades.
Imprecisión
Acepta la falta de exactitud.
Tolerancia a errores y vaguedad.
Resultados y Conclusión
Resultados
Soluciones efectivas en escenarios inciertos.
Aplicaciones en diversos campos como robótica e IA.
Conclusión
Importancia creciente en la era digital.
Potencial para transformar sectores mediante la integración con IoT.
