Descripción: El Aprendizaje Basado en Instancias (ABI) es un enfoque dentro del aprendizaje automático que se centra en la comparación de nuevas instancias de problemas con instancias previamente vistas durante la fase de entrenamiento. Este método se basa en la idea de que las decisiones pueden ser tomadas al identificar similitudes entre las instancias actuales y las que ya han sido clasificadas o etiquetadas. A diferencia de otros métodos que crean un modelo general a partir de los datos, el ABI almacena las instancias de entrenamiento y utiliza algoritmos de similitud para realizar predicciones. Esto permite que el sistema sea altamente flexible y adaptativo, ya que puede ajustarse a nuevas situaciones sin necesidad de un reentrenamiento completo. Las características principales del ABI incluyen su capacidad para manejar datos no lineales y su resistencia al sobreajuste, dado que se basa en ejemplos concretos en lugar de generalizaciones. Este enfoque es especialmente relevante en contextos donde los datos son escasos o donde las relaciones entre las variables son complejas y difíciles de modelar. En resumen, el Aprendizaje Basado en Instancias es una técnica poderosa que permite a los sistemas de inteligencia artificial aprender de manera más intuitiva y directa a partir de ejemplos específicos.
