Enfoque descriptivo que pasa revista a objetos, eventos o instituciones en su propósito, formas en que fueron afectadas en el pasado y que evoca elementos del pasado (Decouflé). De ninguna manera es lo opuesto a la Prospectiva.
Enfoque descriptivo que pasa revista a objetos, eventos o instituciones en su propósito, formas en que fueron afectadas en el pasado y que evoca elementos del pasado (Decouflé). De ninguna manera es lo opuesto a la Prospectiva.
Conjunto de investigaciones concernientes a la evolución futura de la humanidad, permitiendo sustraer los elementos de predicción (Diccionario Petit Robert). Análisis de condiciones de posibilidad de una previsión o abanico de previsiones y de las significaciones que les son atribuidas (Decouflé)
(Prognósticos). Término que trato de popularizar Fred L. Polak en su libro Prognostics (Elsevier, 1971) y que es equivalente a estudios del futuro o prospectiva, proviene del griego que significa conocimiento anticipado. Se utiliza ampliamente este vocablo en Alemania (Rivera)
Alcance temporal de un estudio prospectivo. Se dice también del tiempo intrínseco de un fenómeno futuro bajo estudio, en el que las consecuencias inmediatas o de primer orden son visibles. Ejemplo: el horizonte temporal de un estudio sobre la transición demográfica es la menos el tiempo que tarda en madurar una generación para observar el cambio de actitudes respecto a la fecundidad (Rivera).
Corriente dentro de la prospectiva. Se basa en el cuestionamiento de las asunciones presentes cuando se estudia el futuro y para ello trata de descubrir las causas profundas que provocan que las cosas sean de
una determinada forma.
Es el proceso de eliminación de conexiones no esenciales en redes neuronales para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo. Durante el pruning, se identifican y eliminan las conexiones menos importantes o redundantes en la red neuronal, lo que reduce la complejidad del modelo y el costo computacional asociado con su ejecución. El pruning puede ayudar a mejorar la generalización del modelo y reducir el riesgo de overfitting.
Es una prueba propuesta por Alan Turing en la década de 1950 para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. La máquina pasa la prueba si un observador humano no puede distinguir si las respuestas provienen de una máquina o de un ser humano.
Método de reducción de dimensionalidad utilizado para simplificar conjuntos de datos manteniendo la mayor cantidad posible de información. PCA transforma el conjunto de datos original en un conjunto de componentes principales, que son combinaciones lineales de las variables originales. Estas componentes principales capturan la variabilidad de los datos de manera ordenada, lo que facilita la visualización y el análisis de datos de alta dimensión.
Gráfico que muestra el equilibrio entre la precisión y la exhaustividad de un modelo en función de un umbral de decisión. La precisión se refiere a la proporción de instancias positivas correctamente identificadas, mientras que la exhaustividad se refiere a la proporción de instancias positivas en el conjunto de datos que fueron
correctamente identificadas por el modelo. La curva de precisión-recall es útil para evaluar el rendimiento de un clasificador en problemas con clases desbalanceadas.
Unidad de trabajo específica e impersonal, constituída por un conjunto de operaciones que deben realizarse y aptitudes que debe reunir un titular, en determinadas condiciones de trabajo.