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.
La lógica difusa es un sistema que maneja la incertidumbre en los datos, permitiendo representar y manipular conceptos vagos o imprecisos. A diferencia de la lógica tradicional, que opera con valores binarios (verdadero/falso), la lógica difusa permite la representación de grados de verdad, lo que la hace útil en situaciones donde las decisiones deben tomarse e condiciones inciertas o ambiguas.
Regla práctica o método de solución de problemas que no garantiza una solución óptima, pero que a menudo es efectiva en la práctica. En el contexto de la inteligencia artificial, las heurísticas se utilizan en algoritmos de búsqueda y optimización para guiar la exploración del espacio de soluciones en busca de una solución satisfactoria en un tiempo razonable. Las heurísticas son particularmente útiles en problemas complejos donde encontrar una solución óptima es computacionalmente costoso o impracticable.
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.
Es un modelo estadístico utilizado para describir la distribución de datos como una combinación de varias distribuciones gaussianas (normales). Cada componente del modelo representa una distribución gaussiana, y los datos se generan a partir de una combinación de estas distribuciones.
También conocido como aumento de datos, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para aumentar el tamaño del conjunto de datos mediante la aplicación de transformaciones a los datos existentes. Estas transformaciones pueden incluir rotaciones, traslaciones, zoom, volteos, cambios en el brillo, entre otros. El objetivo de la data augmentation es mejorar la generalización y el rendimiento del modelo al proporcionar más variedad en los datos de entrenamiento, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste.
Es una tarea fundamental en el aprendizaje automático, que implica asignar una etiqueta o categoría a un conjunto de datos basado en sus características. Por ejemplo, en un conjunto de datos de imágenes de animales, la tarea de clasificación podría ser asignar cada imagen a una categoría específica, como “perro”, “gato” o “pájaro”. Los algoritmos de clasificación aprenden patrones a partir de los datos de entrenamiento y luego aplican estos patrones para predecir la categoría de nuevos datos.
Es una red neuronal utilizada para la reducción de dimensionalidad* y la generación de datos. Consiste en una arquitectura simétrica en la que la entrada y la salida son similares, y cuenta con una capa interna llamada
“código latente”. Es útil para aprender representaciones compactas de datos y para la generación de nuevos datos
similares a los de entrada.
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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