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.
Es una arquitectura de red neuronal utilizada en el aprendizaje por refuerzo, específicamente en el algoritmo de Q-learning profundo. DQN combina redes neuronales profundas con el algoritmo Q-learning para aprender a tomar decisiones óptimas en entornos complejos y dinámicos. Este enfoque ha sido especialmente exitoso en aplicaciones de juegos de video, donde los agentes de aprendizaje pueden aprender a jugar juegos como Atari de manera autónoma a partir de la observación de la pantalla y la retroalimentación de recompensa.
Técnica utilizada en aprendizaje automático para transformar datos en un espacio de características de mayor dimensión donde los datos son más fácilmente separables. Esta transformación permite que algoritmos de aprendizaje lineal, como el SVM (Support Vector Machine), puedan realizar clasificaciones no lineales al introducir una función de kernel que calcula productos internos en el espacio de características transformado.
Es un modelo de aprendizaje colaborativo donde el modelo de inteligencia artificial se entrena en dispositivos locales, como teléfonos móviles o dispositivos IoT, en lugar de enviar datos a un servidor centralizado. En lugar de entrenar el modelo con datos centralizados, se envían algoritmos de aprendizaje al dispositivo, donde se entrena el modelo localmente. Luego, los modelos locales se combinan para crear un modelo global actualizado. Este enfoque permite el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad de los datos, ya que los datos permanecen en el dispositivo del usuario.
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.
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.
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.
Se refiere a sistemas de IA diseñados
para realizar tareas específicas dentro
de un dominio limitado, mientras que
la inteligencia artificial fuerte se refiere
a sistemas de IA con la capacidad de
razonar, aprender y resolver problemas
en múltiples dominios de manera similar
a los humanos. La IA débil está más
enfocada en tareas específicas y no
busca replicar la inteligencia humana en
su totalidad, mientras que la IA fuerte
aspira a alcanzar o superar el nivel
de inteligencia humana en todas sus
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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