¿Qué es heurística? Definición, significado, concepto. En distintas áreas del saber pero por supuesto donde haya, involucrado procesos inteligentes, se habla de heurística. Decidí por tanto aproximarme a sus connotaciones, tratando de ser global y resumido, puesto que hay distintas especialidades involucradas. Lo anterior sin perder de vista mi oficio como consultor web
Una técnica heurística ( / h j ʊəˈr ɪ s t ɪ k / ; Griego antiguo : εὑρίσκω , «encontrar» o «descubrir»), a menudo llamada simplemente heurística , es cualquier enfoque de resolución de problemas o autodescubrimiento que emplea un método práctico. , no se garantiza que sea óptimo, perfecto, lógico o racional, pero sí suficiente para alcanzar un objetivo inmediato. Cuando encontrar una solución óptima sea imposible o poco práctico, se pueden utilizar métodos heurísticos para acelerar el proceso de búsqueda de una solución satisfactoria. Las heurísticas pueden ser atajos mentales que alivian la carga cognitiva de tomar una decisión.
En computación , heurística se refiere a un método de resolución de problemas ejecutado a través de técnicas y experiencia basadas en el aprendizaje. Cuando los métodos de búsqueda exhaustivos no son prácticos, se utilizan métodos heurísticos para encontrar soluciones eficientes.
Los métodos heurísticos están diseñados para la simplicidad conceptual y el rendimiento computacional mejorado, a menudo a costa de la precisión.
Los métodos heurísticos utilizan los datos disponibles, en lugar de soluciones predefinidas, para resolver problemas de máquinas y humanos. Las soluciones heurísticas no son necesariamente demostrables o precisas, pero generalmente son lo suficientemente buenas para resolver problemas a pequeña escala que son parte de un problema mayor.
Cuando un algoritmo heurístico se encuentra con una nueva encrucijada, se toma una decisión y se aprende. Los resultados sucesivos de la iteración son interdependientes, ya que cada nivel aprende qué vías elegir y descartar, según su proximidad a la solución. Por lo tanto, debido a que es menos probable que algunas posibilidades alcancen una solución viable, nunca se generan.
Consultar también: Historia resumida de la inteligencia artificial, cronología; ¿Que es data science, ciencia de datos? Definición, significado, concepto; Motores de búsqueda y recuperación de la información
This post is also available in:
Español
