Estudio que se realiza sobre las actividades, condiciones de trabajo y peligrosidad existentes en una empresa, para determinar la clase, el grado y la prima que le corresponde para la cobertura del seguro de riesgo de trabajo.
Estudio que se realiza sobre las actividades, condiciones de trabajo y peligrosidad existentes en una empresa, para determinar la clase, el grado y la prima que le corresponde para la cobertura del seguro de riesgo de trabajo.
Es la prolongación innecesaria del sufrimiento de una persona con una enfermedad terminal, mediante tratamientos o acciones que de alguna manera “calman” los síntomas que tiene y tratan de manera parcial el problema, pero con el inconveniente de estar prolongando la vida sin tomar en cuenta la calidad de vida del enfermo. (INCMNSZ, s.f.)
Existe pérdida de una o más funciones cognitivas pero el déficit no produce molestias mayores, es decir no influye en actividades relacionadas al ámbito ocupacional y social de la persona, y por tanto tampoco se le puede clasificar como una demencia.
Estado en el que se encuentran las personas que por razones ligadas a la falta o la pérdida de autonomía física, psíquica o intelectual, tienen necesidad de asistencia y/o ayudas importantes a fin de realizar los actos corrientes de la vida diaria y, de modo particular, lo referente al cuidado. Diccionario gerontológico.
Es un síndrome de naturaleza crónica progresiva, que se caracteriza por el deterioro adquirido de las funciones cognitivas, que incluye la memoria, el pensamiento, la orientación, cálculo, capacidad de aprendizaje, el lenguaje, por lo que es suficientemente grave para interferir en las actividades de la vida diaria de quien la padece.
Tumbado/a sobre la espalda, con los brazos y las piernas en extensión y cerca del cuerpo. Para exploración médica y postoperados/as.
Es una representación gráfica de los resultados de un análisis de agrupamiento jerárquico en datos. En este tipo de análisis, los datos se agrupan en clústeres* o grupos en función de sus similitudes. El dendrograma muestra la estructura jerárquica de estos clústeres, donde los elementos más similares se agrupan juntos en niveles inferiores del dendrograma, mientras que los elementos menos similares se agrupan en niveles superiores. Es una herramienta útil para visualizar la estructura de los datos y comprender las relaciones entre los elementos.
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.
También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales, que pueden tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. Esto hace que el deep learning sea especialmente eficaz en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
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.