Acceda a una amplia gama de publicaciones, recursos y servicios diseñados para facilitar y enriquecer su experiencia académica y profesional. Esta plataforma está dedicada a proporcionarle las herramientas y fuentes de información especializadas que necesita para desarrollar sus actividades de manera efectiva durante todo el período académico.
En la Biblioteca Digital de Seguridad Social (BiDiSS) podrá consultar desde artículos de investigación y libros electrónicos hasta bases de datos académicos y revistas especializadas.
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Revisión de acciones sobresalientes de promoción a la salud y la seguridad en el trabajo en seis países de América Latina y el Caribe (ALC) y las principales conclusiones de esas experiencias.
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El Plagio se refiere a la copia de palabras e ideas de otras personas sin reconocer ni mencionar la fuente de donde se extrajeron, mientras que una cita tiene la intención de “referir, anotar o mencionar los autores, texto o lugares que se alegan o discuten en lo que se dice o escribe” (RAE).
Recomendamos una publicación editada por la Biblioteca de la Universidad de Lima, que nos orienta sobre la manera en que se deben realizar las citas y referencias bibliográficas. Esta práctica fundamental nos ayudará a evitar incurrir en acciones que vulneren los derechos de autor.
Ante el cierre del servicio Google Reader, ese servicio que nos permitía revisar los feeds de las novedades de los sitios web a los que estamos suscritos, tuve la impresión de que se acercaba el fín de los RSS, pero no fué así.
Actualmente existen buenos lectores de fuentes RSS, y uno de ellos es Feedly, que además ofrece aplicaciones para dispositivos móbiles, tanto para Android como para iOS.
Cuando desarrollamos un trabajo académico o científico, es fundamental reconocer y citar adecuadamente las fuentes que utilizamos.
Conjunto finito de instrucciones precisas y bien definidas que describe un proceso o procedimiento para resolver un problema o llevar a cabo una tarea específica. Estas instrucciones son paso a paso y deben ser ejecutadas en un orden específico para lograr el resultado deseado.
Función matemática que se aplica a la salida de una neurona en una red neuronal artificial. Esta función determina si una neurona debe activarse o no en función de su entrada ponderada y un umbral. Las funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit), la función tangente hiperbólica, entre otras.
Método de agrupamiento que crea jerarquías de clústeres. En este enfoque, los datos se agrupan en función de su similitud, y los clústeres se organizan en una estructura de árbol o dendrograma. Hay dos tipos principales de agrupamiento jerárquico: aglomerativo, donde cada observación comienza en su propio clúster y se fusionan gradualmente, y divisivo, donde todos los datos comienzan en un solo clúster y se dividen en clústeres más pequeños. Este enfoque es útil para explorar la estructura de los datos y visualizar relaciones de similitud entre observaciones.
Es una representación gráfica de los resultados de un análisis de agrupamiento jerárquico en datos. En este tipo de análisis, los datos se agrupan en clústeres* o grupos en función de sus similitudes. El dendrograma muestra la estructura jerárquica de estos clústeres, donde los elementos más similares se agrupan juntos en niveles inferiores del dendrograma, mientras que los elementos menos similares se agrupan en niveles superiores. Es una herramienta útil para visualizar la estructura de los datos y comprender las relaciones entre los elementos.
Es un componente fundamental de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones y mejorar su rendimiento sin intervención humana explícita. Utiliza algoritmos que permiten a las máquinas reconocer patrones en datos y tomar decisiones basadas en estos patrones, mejorando su desempeño con la experiencia.
También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales, que pueden tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. Esto hace que el deep learning sea especialmente eficaz en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
En el contexto de Capsule Networks, una cápsula es una unidad de procesamiento fundamental. Cada cápsula está diseñada para capturar y representar una característica específica de un objeto en la imagen. La información se organiza de manera jerárquica, permitiendo una representación más robusta y precisa de las relaciones entre características en comparación con las arquitecturas convencionales.
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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