Análisis hecho cruzando en una matriz cuadrada, llamada matriz de impacto cruzado, los impactos de un conjunto de eventos sobre el mismo conjunto. El impacto puede ser una probabilidad de ocurrencia o un multiplicador de ocurrencia en el tiempo, etc., existen muchas variantes (Rivera).
Existe cuando el asegurado se halle imposibilitado para procurarse, mediante un trabajo igual, una remuneración superior al cincuenta por ciento de su remuneración habitual percibida durante el último año de trabajo y que esa imposibilidad se derive de una enfermedad o accidente no profesionales.
Proceso de establecer valores iniciales en los pesos de una red neuronal antes de comenzar el entrenamiento. Una inicialización adecuada de los pesos puede ayudar a mejorar la convergencia del modelo y evitar problemas como el estancamiento en mínimos locales. Las técnicas comunes de inicialización de pesos incluyen la inicialización aleatoria, la inicialización con distribuciones específicas como la normal o la uniforme, y la inicialización utilizando métodos como la inicialización de Xavier o la inicialización de He.
Métrica utilizada para medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Se calcula dividiendo el tamaño de la intersección de los conjuntos entre el tamaño de la unión de los conjuntos. El índice de Jaccard proporciona una medida de la similitud entre los conjuntos, donde un valor de 1 indica una similitud perfecta y un valor de 0 indica ninguna similitud.
Proceso de extraer conclusiones o hacer predicciones sobre una población basándose en muestras de datos observados. Esto implica estimar parámetros desconocidos, probar hipótesis y hacer predicciones utilizando métodos estadísticos. La inferencia estadística juega un papel fundamental en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en evidencia
en una amplia gama de disciplinas.
Arquitectura de red neuronal profunda
diseñada para mejorar la eficiencia
computacional y el rendimiento en
tareas de visión por computadora,
como la clasificación de imágenes.
Esta arquitectura utiliza módulos de
convolución múltiple con diferentes
tamaños de filtro en paralelo para
capturar características a diferentes
escalas. La Inception Network ha sido
utilizada con éxito en competiciones de
reconocimiento de imágenes, como el
desafío ImageNet.
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.
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
formas.
Se centran en el sistema de salud o en una parte del mismo, y tiene por objeto comprobar si el sistema se ha planificado y organizado de manera óptima y si los programas son ejecutados por la infraestructura del sistema de salud de manera eficiente y eficaz y con la tecnología apropiada.
Forman parte de las investigaciones sobre los sistemas de salud como su nombre lo indica, tratan del componente de servicios de salud dentro de conjunto del sistema sanitario.
