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Aprendizaje y Adaptación

Casi todos los sistemas de reconocimiento de patrones son sistemas complejos y en ellos es posible no tener alguna suposición sobre lo que sería una meta al diseñar el sistema de clasificación. Por lo tanto y en un amplio sentido, cualquier método que incorpora información sobre un ejemplo o conjunto entrenamiento en el diseño del clasificador, necesariamente emplea algún tipo de aprendizaje, razón básica para considerar nociones sobre aprendizaje. Además al construir clasificadores es importante imponer algún tipo de generalidad para realizar el modelo, forma de modelo o forma de un clasificador y por lo cuál es necesario utilizar patrones de entrenamiento para resolver las incógnitas en los patrones del modelo. Este aprendizaje se refiere a algún tipo de algoritmo que ayude a reducir la cantidad de errores en la información para el entrenamiento. Existen varios tipos de aprendizaje:


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Center for Computer Research in Music and Acoustics (CCRMA),   Stanford University
CCRMA