Lenguaje de marcado que define reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas. Se utiliza para estructurar, almacenar y transportar datos de manera jerárquica utilizando etiquetas personalizadas. XML es ampliamente utilizado en la web para intercambiar datos entre diferentes plataformas y aplicaciones, así como en la configuración de documentos y la
representación de datos semi-estructurados.
Implementación eficiente de algoritmos
de ensamble en aprendizaje automático,
especialmente árboles de decisión
potenciados (boosted trees). Utiliza
técnicas como el aumento de
gradiente para entrenar modelos que
combinan múltiples árboles de decisión
débiles para mejorar la precisión y el
rendimiento. XGBoost es ampliamente
utilizado en competiciones de ciencia de
datos y en aplicaciones del mundo real
debido a su velocidad y precisión.
Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera
automatizada durante el proceso de agrupamiento.
Técnica específica de incrustación de palabras que asigna representaciones vectoriales a palabras basadas en su contexto en un corpus de texto. Utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, para aprender incrustaciones de palabras entrenando un modelo para predecir palabras vecinas a partir de una palabra de entrada. Esto permite capturar relaciones semánticas y similitudes entre palabras en función de su uso en el texto.
Técnica en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que representa palabras como vectores numéricos en un espacio de características de alta dimensión. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre palabras en función de su
contexto en el texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la recuperación de información y la generación de texto.
Técnica utilizada en modelos de aprendizaje automático para penalizar los pesos grandes o complejos que pueden conducir al sobreajuste. El objetivo de la regularización de pesos es evitar que los modelos se vuelvan demasiado sensibles a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento y promover la
generalización a nuevos datos. Dos métodos comunes de regularización de pesos son la regularización L1 (Lasso) y la regularización L2 (Ridge).
Proceso de establecer valores iniciales en los pesos de una red neuronal antes de comenzar el entrenamiento. Una inicialización adecuada de los pesos puede ayudar a mejorar la convergencia del modelo y evitar problemas como el estancamiento en mínimos locales. Las técnicas comunes de inicialización de pesos incluyen la inicialización aleatoria, la inicialización con distribuciones específicas como la normal o la uniforme, y la inicialización utilizando métodos como la inicialización de Xavier o la inicialización de He.
Posibilidad de cambio que tienen las enfermedades u otros problemas ante determinadas acciones programáticas encaminadas a su solución.
La esposa y a falta de ésta, la concubina del asegurado o pensionado, cuando fallece su esposo o compañero.
Es el período de duración del disfrute de los beneficiarios que otorga el instituto asegurado y a sus beneficiarios legítimos.
Período durante el cual el trabajador y sus derechohabientes pueden exigir legalmente al instituto las prestaciones a que tiene derecho.
