Métodos de aprendizaje artificial para la siguiente generación del web: Parte II
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Resumen
EN ESTE ARTÍCULO PRESENTAMOS UNA HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE ARTIFICIAL DE ONTOLOGÍAS USADA PARA AGRUPAR Y VISUALIZAR COMPONENTES DE CONOCIMIENTO DE DOMINIO ESPECÍFICO PARA EL WEB SEMÁNTICO. EL PUNTO PRINCIPAL DEL ARTÍCULO SON LOS MAPAS AUTO-ORGANIZADOS O POR SUS SIGLAS EN en SOM (SELF-ORGANIZING MAPS). ALGUNAS DE SUS PROPIEDADES Y EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE SE DESCRIBEN. SUGERENCIAS PRÁCTICAS SOBRE CÓMO CREAR ESTOS MAPAS TAMBIÉN SE PRESENTAN. DESPUÉS SE REPORTAN TRABAJOS RELACIONADOS. FINALMENTE, SE PRESENTA LA RELACIÓN DE SOM CON EL PROCESO DE CREACIÓN DE ONTOLOGÍAS PARA WEB SEMÁNTICO DESDE LA PERSPECTIVA EN QUE LA ENTENDEMOS.
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Cómo citar
GUTIÉREZ PULIDO, J. R., CABELLO ESPINOZA, M., ANDRADE ARÉCHIGA, M., HERRERA MORALES, J. R., LEGRAND, S., & ELLIMAN, D. (2009). Métodos de aprendizaje artificial para la siguiente generación del web: Parte II. Ingeniería Investigación Y Tecnología, 9(002). Recuperado a partir de https://journals.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13494