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.
Explore nuestras secciones, descubra las múltiples opciones a su disposición y aproveche al máximo todos los recursos que hemos preparado.
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.
Operación lógica utilizada en problemas no lineales en aprendizaje automático y redes neuronales. Representa la operación “exclusivo o”, donde el resultado es verdadero (1) si solo uno de los operandos es verdadero, y falso (0) en todos los demás casos. XOR es un problema clásico en el contexto de redes neuronales porque no es linealmente separable y requiere modelos más complejos para ser resueltos.
Campo de la inteligencia artificial que aborda la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. NLP se centra en la comprensión, interpretación y generación de lenguaje humano de manera automatizada. Algunas aplicaciones comunes de NLP incluyen análisis de sentimientos, traducción automática, reconocimiento de voz, extracción de información, entre otros.
Entorno interactivo para la creación y compartición de documentos que contienen código, texto y visualizaciones. Permite a los usuarios escribir y ejecutar código en bloques
individuales llamados “celdas”, lo que facilita la exploración de datos, la experimentación con algoritmos y la presentación de resultados en un formato interactivo y colaborativo. Jupyter Notebook es ampliamente utilizado en ciencia de datos, educación en informática y desarrollo de software.
Conjunto de datos desbalanceado
es aquel donde las clases tienen
cantidades significativamente
diferentes de ejemplos. Esto puede
ocurrir en situaciones donde una clase
es mucho más común que otras, lo que
puede sesgar el rendimiento del modelo
hacia la clase dominante. Manejar
conjuntos de datos desbalanceados es
importante en el aprendizaje automático
para evitar que el modelo ignore las
clases minoritarias y tome decisiones
sesgadas.
Parámetro que se configura antes del entrenamiento del modelo y afecta el proceso de aprendizaje, pero no se aprende automáticamente del conjunto de datos. Los hiperparámetros controlan aspectos como la complejidad del modelo, la velocidad de aprendizaje y la regularización. Algunos ejemplos comunes de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje en redes neuronales, el número de árboles en un modelo de bosque aleatorio y el valor de K en el algoritmo de vecinos más cercanos (K-nearest Neighboors)
Son un algoritmo de agrupamiento utilizado para organizar datos en una topología bidimensional. En un SOM, los datos se representan como puntos en un espacio multidimensional y se asignan a neuronas en una red bidimensional. Durante el entrenamiento, las neuronas se ajustan para que las regiones de la red con patrones similares en los datos estén más próximas entre sí, lo que permite visualizar y analizar la estructura subyacente de los datos.
Algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. El algoritmo funciona ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida, lo que permite encontrar los valores óptimos de los parámetros que minimizan la pérdida.
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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