Es la relación entre el número de nacidos vivos y la población media en un período determinado (generalmente un año).
Es la relación entre el número de nacidos vivos y la población media en un período determinado (generalmente un año).
Representa la frecuencia con que ocurren las defunciones posneonatales en relación con los nacimientos.
Es la proporción de hospitalizaciones de pacientes internos que terminan en defunciones, generalmente expresadas como un porcentaje.
Tasa calculada de la misma manera que una tasa de incidencia; tiene como remunerador el número de defunciones ocurridas en la población durante un período determinado.
Representa la frecuencia con que ocurren los nacimientos provenientes de mujeres de una edad determinada, con respecto a toda una población femenina de esa misma edad.
Es la relación de la diferencia de la población de un tiempo inicial y uno final, entre la población media de ese período de tiempo (generalmente un año).
Es la relación de todos los nacimientos vivos ocurrido en una población y la población total.
Técnica en la que se aplican conocimientos aprendidos en una tarea a otra tarea relacionada. En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea, se utiliza un modelo pre-entrenado como punto de partida y se ajusta para adaptarse a la nueva tarea. El aprendizaje de transferencia es útil cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños o cuando las tareas comparten características comunes.
Proceso de descubrir patrones y conocimientos en grandes conjuntos de datos de texto. Utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y aprendizaje automático para extraer información útil y relevante de documentos de texto no estructurados. La minería de texto se utiliza en aplicaciones como análisis de sentimientos, clasificación de documentos, extracción de información, resumen automático y más.
Biblioteca de código abierto para implementar algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Desarrollada por Google, TensorFlow proporciona una interfaz flexible y eficiente para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático en una variedad de plataformas, incluidas CPU, GPU y TPU. TensorFlow es ampliamente utilizado en aplicaciones de investigación y producción en campos como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y más.