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Machine learningCase-based reasoning

Razonamiento Basado en Casos (CBR)

El razonamiento basado en casos (CBR, por sus siglas en inglés) resuelve un nuevo problema recuperando problemas similares resueltos en el pasado y adaptando sus soluciones, en lugar de razonar a partir de principios fundamentales o un modelo estadístico entrenado. Formalizado como el ciclo Recuperar-Reutilizar-Revisar-Retener (Retrieve-Reuse-Revise-Retain) por Aamodt y Plaza en 1994 y popularizado por Janet Kolodner, el CBR imita cómo los expertos humanos en medicina, derecho e ingeniería razonan por analogía a partir de casos recordados, y aprende simplemente almacenando cada caso recién resuelto.

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Fuentes

  1. Aamodt, A., & Plaza, E. (1994). Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches. AI Communications, 7(1), 39–59. DOI: 10.3233/AIC-1994-7104
  2. Kolodner, J. L. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6(1), 3–34. DOI: 10.1007/BF00155578

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 2). Case-Based Reasoning (CBR). ScholarGate. https://scholargate.app/es/soft-computing/case-based-reasoning

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Citado por

ScholarGateCase-Based Reasoning (Case-Based Reasoning (CBR)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/soft-computing/case-based-reasoning · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026