Un sistema que adecua las reglas aprendidas a las críticas recibidas sobre sus actuaciones

espanolEl objetivo de este articulo es presentar un sistema de aprendizaje automatico con capacidad de evolucion. Dado un conjunto de reglas de clasificacion, probablemente aprendidas a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento, al presentarsenos un caso no visto podremos decidir que clase es la mas apropiada para el segun las reglas. Pero algunas veces, el conocimiento del contexto del cual fueron inducidas las reglas, no es invariable en el tiempo. Si dispusiesemos de una fuente de retroalimentacion que proporcionase criticas sobre la utilidad de las clasificaciones hechas, podriamos esperar mejorar su calidad. Para ello, nuestro sistema es capaz de modificar las reglas originales tratando de adaptarlas a los nuevos tiempos y circunstancias. EnglishThe aim of this paper is to present a machine learning system with some evolution features. Given a set of classification rules, probably learned from a set of training examples, whenever we are in front of an unseen case, we can decide which class is the more suitable for the case according to the rules. But sometimes the background knowledge, from which the rules were induced, is not invariant with time. If we had available a feedback source that provides critiques about the utility of the classifications made, we would be able to hope an improvement in their quality. To this end, the system reported here, is able to modify the original rules trying to adapt them to new times and circumstances.