Agentes de Software basado en técnicas de aprendizaje automático. Una revisión sistemática de la literatura

dc.contributor.authorCázares Alegría, Hipatia Cecibel
dc.date.accessioned05/12/2023 10:22
dc.date.available05/12/2023 10:22
dc.date.issued2021
dc.descriptionTesis previa la obtención del título de Magister en Tecnologías de la Informaciónes
dc.description.abstractEl 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.
dc.identifier.citationART.051es
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38653
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Esmeraldas
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectAprendizaje supervisado
dc.subjectAprendizaje no supervisado
dc.subjectAgentes de software
dc.subjectSistemas multiagente
dc.subjectInteligencia artificial
dc.titleAgentes de Software basado en técnicas de aprendizaje automático. Una revisión sistemática de la literatura
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