La Inteligencia Computacional (IC) está formada por un conjunto de metodologías computacionales inspiradas en la naturaleza y en enfoques para abordar los problemas complejos del mundo real para los que el modelado matemático o tradicional puede ser ineficaz debido a su complejidad para el razonamiento matemático, la existencia de incertidumbre durante el proceso o su probable naturaleza estocástica. Los métodos utilizados tratan de emular la forma de razonar y tomar decisiones de los humanos, utilizando el conocimiento impreciso, incierto e incompleto, a partir del cual es capaz de producir acciones de control de una manera adaptativa o tomar decisiones bajo condiciones complejas. La IC utiliza una combinación de 5 técnicas complementarias: la Lógica Difusa, que permite a la computadora entender y razonar con lenguaje natural; Redes Neuronales Artificiales, que permite al sistema aprender datos experimentales operando como las redes biológicas; Computación Evolutiva, que se basa en el proceso de selección natural; la Teoría del Aprendizaje; y Métodos Probabilísticos, que ayudan a hacer frente a la imprecisión e incertidumbre.
Algunas de las aplicaciones del Aprendizaje y de la Inteligencia Computacional que reflejan sus grandes potenciales de utilización, incluyen:
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