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.
En el contexto de aprendizaje automático, se refiere al prejuicio en los datos de entrenamiento que afecta la objetividad del modelo. Puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos sesgada, y puede resultar en decisiones o predicciones inexactas y discriminatorias.
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.
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.
Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.
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.
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.
Laplacian Eigenmap
Técnica de reducción de dimensionalidad que se utiliza para preservar la estructura local de los datos en un espacio de menor dimensión. Esta técnica mapea los datos originales en un espacio de características de menor dimensión utilizando los vectores propios del Laplaciano del grafo de vecindad de los datos. Laplacian Eigenmap es útil para visualización de datos y análisis de datos de alta dimensión.
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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