Es el análisis de la disposición o arreglo de las unidades administrativas, su mobiliario y equipo con el fin de lograr la óptima utilización del espacio de acuerdo con la organización y flujo de trabajo.
Es el análisis de la disposición o arreglo de las unidades administrativas, su mobiliario y equipo con el fin de lograr la óptima utilización del espacio de acuerdo con la organización y flujo de trabajo.
Es la planeación de una forma impresa basada en la información recopilada, su objeto, fuente de información, necesidades que la originan, método de llenado, cantidad de copias, procedimientos en que intervendrá y resultados finales a obtener.
Descripción de un sistema con base en sus elementos fundamentales y en las relaciones existentes entre ellos.
Descripción o representación gráfica de un tema, para dar una noción de la que se ha de realizar o de sus características más relevantes.
Sumisión a un reglamento, obediencia y orden.
Observación de normas o reglas impuestas por la organización.
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.
Parámetro que se configura antes del entrenamiento del modelo y afecta el proceso de aprendizaje, pero no se aprende automáticamente del conjunto de datos. Los hiperparámetros controlan aspectos como la complejidad del modelo, la velocidad de aprendizaje y la regularización. Algunos ejemplos comunes de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje en redes neuronales, el número de árboles en un modelo de bosque aleatorio y el valor de K en el algoritmo de vecinos más cercanos (K-nearest Neighboors)
Método de agrupamiento que crea jerarquías de clústeres. En este enfoque, los datos se agrupan en función de su similitud, y los clústeres se organizan en una estructura de árbol o dendrograma. Hay dos tipos principales de agrupamiento jerárquico: aglomerativo, donde cada observación comienza en su propio clúster y se fusionan gradualmente, y divisivo, donde todos los datos comienzan en un solo clúster y se dividen en clústeres más pequeños. Este enfoque es útil para explorar la estructura de los datos y visualizar relaciones de similitud entre observaciones.
Regla práctica o método de solución de problemas que no garantiza una solución óptima, pero que a menudo es efectiva en la práctica. En el contexto de la inteligencia artificial, las heurísticas se utilizan en algoritmos de búsqueda y optimización para guiar la exploración del espacio de soluciones en busca de una solución satisfactoria en un tiempo razonable. Las heurísticas son particularmente útiles en problemas complejos donde encontrar una solución óptima es computacionalmente costoso o impracticable.
Marco de software de código abierto utilizado para el procesamiento y almacenamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Proporciona una plataforma para el procesamiento paralelo de datos a través de su sistema de archivos distribuido (HDFS) y el marco de procesamiento distribuido MapReduce. Hadoop es ampliamente utilizado en aplicaciones de big data y análisis de datos a gran escala.
Algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. El algoritmo funciona ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida, lo que permite encontrar los valores óptimos de los parámetros que minimizan la pérdida.