Agentes de Software basado en técnicas de aprendizaje automático. Una revisión sistemática de la literatura
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Date
2021
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Publisher
PUCE - Esmeraldas
Abstract
El presente estudio busca analizar las principales propuestas teóricas y prácticas en la que los agentes softwate se han integrado con los modelos de aprendizaje automático para determinar su alcance en términos de inteligencia, proactividad, colaboración y aprendizaje. Para el desarrollo de esta investigación se empleó la metodología propuesta por Kofod-Peterson, la misma que es orientada a conducir revisiones sistemáticas de la literatura en ciencias de la computación. Aplicando la metodología se analizaron 55 estudios. Los estudios mostraron que en la interacción agentes software y machine learning han sido ampliamente usados los procesos de cooperación y colaboración en la resolución de los problemas de control de y en la optimización de datos de forma centralizada y descentralizas con la ayuda de equipos desplegados en escenarios tales como el hogar y redes públicas de telecomunicaciones. Se constató también que se emplearon en su mayoría modelos de aprendizaje por refuerzo en comparación con los de aprendizaje automático debido a que estos aportan más significativamente en el modelado de tareas cooperativas, ampliamente usado en sistemas inteligentes.
Description
Tesis previa la obtención del título de Magister en Tecnologías de la Información
Keywords
Aprendizaje automático, Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado, Agentes de software, Sistemas multiagente, Inteligencia artificial
Citation
ART.051