Método Delfos

Nombre genérico para un conjunto de técnicas o métodos que tienen en común la consulta a un panel o grupo de expertos sobre un tema referido al futuro de manera sistemática y anónima, pero que al confrontar las diversas opiniones informadas pretende obtener un consenso (Rivera). Técnica de solicitud, agregación y consenso de opiniones o juicios individuales generalmente de un grupo de expertos en referencia al futuro. Las respuestas son anónimas y se minimiza la influencia social en cada «round» de preguntas; los resultados se presentan y se organizan en forma estructurada (World Future Society). Vanguardia, Ciencia y Salud.

Memoria colectiva

Conjunto de representaciones y juicios interpretativos del pasado que están compartidos en un momento dado por la mayoría de individuos que constituyen un grupo social o una sociedad (Decouflé). Vanguardia, Ciencia y Salud.

Minería de texto (Text Mining)

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.

Modelo Predictivo

Utiliza datos históricos para prever eventos futuros. Estos modelos son utilizados en una amplia gama de aplicaciones, como pronósticos meteorológicos, análisis de riesgos financieros, recomendaciones de productos, diagnósticos médicos, entre otros. Los modelos predictivos pueden ser construidos utilizando diferentes técnicas de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, series temporales, entre otras.

Model Drift

Método de aprendizaje automático que se enfoca a los cambios en la distribución de datos que afectan la eficacia del modelo de aprendizaje automático. Estos cambios pueden deberse a diversos factores, como cambios en el comportamiento de los usuarios, cambios estacionales, cambios en el entorno, entre otros. El Model Drift puede llevar a una degradación en el rendimiento del modelo, ya que el modelo puede volverse menos preciso o relevante para los datos nuevos.

Meta Learning

Método de aprendizaje automático que se enfoca en la capacidad de aprender y adaptarse velozmente a nuevas tareas o áreas de conocimiento. En lugar de entrenar un modelo para una tarea específica, el metaaprendizaje busca desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a un modelo aprender a partir de experiencias pasadas y aplicar ese conocimiento para resolver nuevas tareas con poca o ninguna supervisión adicional. El metaaprendizaje es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o las condiciones de la tarea cambian con el tiempo.

Memory Networks

Las redes de memoria son una arquitectura de red neuronal que utiliza una memoria externa para mejorar la retención de información y la capacidad de razonamiento de la red. Estos modelos están diseñados para recordar y recuperar información relevante de largo plazo durante el proceso de inferencia. Las redes de memoria han demostrado ser efectivas en tareas de razonamiento basadas en conocimiento y en el procesamiento de lenguaje natural.

Motivación

Proporcionar el entusiasmo hacia el desarrollo de las actividades individuales y de grupo en una organización. La motivación comprende aquellos factores capaces de provocar, mantener y dirigir la conducta hacia un objetivo, o para lograr de las personas la colaboración debida.

Mortalidad perinatal

Las defunciones de productos de la concepción que ocurren en el período comprendido entre las 28 semanas de gestación y los 28 días después del nacimiento.

Mortalidad materna

Las defunciones ocurridas por complicaciones de embarazo, parto o puerperio.