Ejercicios interdisciplinares. Diálogo entre el Diseño y el Machine Learning para el análisis morfológico
DOI:
https://doi.org/10.62166/area.32.2.4018Palabras clave:
Diseño, Análisis morfosemántico, Estadística multivariada, Algoritmos genéticos, Cluster de análisis, Producto de diseño, Machine Learning, Design, Morphosemantic analysis, Multivariate statistics, Genetic algorithms, Cluster analysis, Design productResumen
Este artículo explora, a través de la revisión de casos, las posibilidades de uso del Machine Learning en las investigaciones sobre Diseño, puntualmente en los procesos de análisis morfosemántico. Luego de la revisión de los procesos chemiométricos realizados en una serie de investigaciones tomadas como referentes se evidencia cómo, dentro de la estadística multivariada, los métodos de clasificación, el cluster de análisis y la aplicación de algoritmos genéticos permiten obtener resultados factibles de ser triangulados con información cualitativa, altamente descriptivos y estratégicos para los procesos de diseño. Se evidencia también cómo los procesos inter y transdisciplinarios favorecen la emergencia de nuevos descubrimientos y enriquecen la agencia algorítmica en el diseño.
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