Ejemplo: Un sistema experto dentro del scanner FocalPint permite identificar señales de cáncer cervical.
Ventajas de los sistemas expertos
- Ayuda al entrenamiento de nuevos empleados.
- Reduce el número de errores humanos.
- Puede reducir los trabajos rutinarios haciendo que los empleados realicen trabajos más complicados.
- Preserva el conocimiento cuando los expertos abandonan la empresa.
- Combinan el conocimiento de varios expertos.
- Hacen que el conocimiento esté disponible para más personas.
Dificultades o desventajas de un sistema experto
- Reduce el número de errores humanos.
- Puede reducir los trabajos rutinarios haciendo que los empleados realicen trabajos más complicados.
- Preserva el conocimiento cuando los expertos abandonan la empresa.
- Combinan el conocimiento de varios expertos.
- Hacen que el conocimiento esté disponible para más personas.
Dificultades o desventajas de un sistema experto
- Difíciles de construir.
- Muchos sistemas expertos no tienen la base de conocimiento para situaciones expeciales y no generales.
- Un experto humano no puede ser reemplazado por un sistema experto.
Elementos que ayudan a un sistema experto
Patrón de reconocimiento: Tomando sentido del mundo circundante.
Involucra la indentificación recurrente de patrones como datos de entrada como la meta de entender y categorizar ese ingreso del datos.
Las aplicaciones de reconocimiento de patrones representa la mitad de la industria de la Inteligencia artificial.
Las aplicaciones incluyen identificación de rostros, identificación de huella digital, reconocimiento de escritura, predicciones del clima, visión de robots, reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de voz.
- Muchos sistemas expertos no tienen la base de conocimiento para situaciones expeciales y no generales.
- Un experto humano no puede ser reemplazado por un sistema experto.
Elementos que ayudan a un sistema experto
Patrón de reconocimiento: Tomando sentido del mundo circundante.
Involucra la indentificación recurrente de patrones como datos de entrada como la meta de entender y categorizar ese ingreso del datos.
Las aplicaciones de reconocimiento de patrones representa la mitad de la industria de la Inteligencia artificial.
Las aplicaciones incluyen identificación de rostros, identificación de huella digital, reconocimiento de escritura, predicciones del clima, visión de robots, reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de voz.
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