Aprendizaje Basado en Casos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a un método que utiliza experiencias o casos previos almacenados para resolver problemas nuevos.

Los casos representan soluciones a problemas anteriores y se emplean como referencia para abordar desafíos similares en el futuro.

Este enfoque implica recopilar, identificar y adaptar casos relevantes para proporcionar respuestas adecuadas y contextualmente relevantes.

Es ampliamente utilizado en sistemas de razonamiento basado en casos (CBR), donde las soluciones pasadas se reutilizan y ajustan a nuevas situaciones con características parcialmente similares.

Promueve el aprendizaje continuo, ya que los nuevos casos resueltos pueden ser almacenados para futuros usos, enriqueciendo la base de conocimientos del sistema.

Facilita la resolución de problemas complejos en escenarios donde el entrenamiento basado en datos limitados dificulta la utilización de enfoques tradicionales de machine learning.

Un enfoque práctico y humano, que emula cómo los expertos toman decisiones basadas en su experiencia pasada.