Tiene como finalidad promover y mantener el más alto grado de bienestar físico, mental y social de los trabajadores en todas las profesiones; evitar el desmejoramiento de la salud causado por las condiciones de trabajo, protegerlos en sus ocupaciones de los riesgos resultantes de los agentes nocivos; ubicar y mantener a los trabajadores de manera adecuada a sus aptitudes fisiológicas y psicológicas y, en suma, adaptar el trabajo al hombre y cada hombre a su trabajo.
Es un proceso continuo, que por medio de una conducta adecuada y un ambiente propicio protege en contra de la enfermedad y la invalidez, favorece el pleno desarrollo de las capacidades genéticas y adquiridas conduce a la óptima realización de la personalidad.
Es el adecuado bienestar físico, mental y social de los trabajadores que se logra, entre otros factores, a través de mejorar las condiciones y el medio ambiente de trabajo, así como las relaciones entre empleadores y empleados, en un armónico equilibrio de elementos que conforman el sistema de trabajo.
Es un estado subjetivo y objetivo que cada trabajador tiene y que es determinado por su herencia, estado físico, mental, educacional, socio-cultural, y por el sistema político-económico, manifestándose por el equilibrio dinámico que guarda con el medio ambiente de trabajo, la familia y la sociedad de la que forma parte, a la que influye y es influido en la búsqueda permanente del bienestar.
Se preocupa del control de todos los procesos físicos, químicos y biológicos, influencias o factores que ejercen o que pueden ejercer de manera directa o indirecta, un efecto significativo sobre la salud física, mental, social y sobre el bienestar del hombre y de la sociedad.
Programas de inteligencia artificial que imitan el razonamiento humano en tareas específicas. Utilizan bases de conocimiento explícito y reglas de inferencia para realizar tareas como diagnósticos médicos, soporte técnico, planificación y toma de decisiones. Los sistemas expertos son capaces de tomar decisiones basadas en el conocimiento acumulado y pueden explicar su razonamiento a los usuarios.
Técnica de factorización matricial que se utiliza en la reducción de dimensionalidad y el análisis de datos. Consiste en descomponer una matriz en tres matrices: una matriz de vectores singulares izquierdos, una matriz diagonal de valores singulares y una matriz de vectores singulares derechos. La SVD se utiliza en aplicaciones como la compresión de imágenes, la recuperación de información y la eliminación de ruido de datos.
Función de activación que transforma valores de entrada a un rango entre 0 y 1. Se utiliza comúnmente en redes neuronales para introducir no linealidad en la salida de una neurona. La función sigmoide tiene la forma de una curva S y es útil en tareas donde se necesita modelar la probabilidad de una salida binaria, como la clasificación binaria.
Se refiere a la presencia de prejuicios en los resultados de los algoritmos de inteligencia artificial. Estos prejuicios son el resultado de sesgos existentes en los datos utilizados para entrenar el algoritmo. Pueden llevar a decisiones discriminatorias o injustas, especialmente en sistemas que influyen en la toma de decisiones críticas, como el reclutamiento o la evaluación crediticia.
Son un algoritmo de agrupamiento utilizado para organizar datos en una topología bidimensional. En un SOM, los datos se representan como puntos en un espacio multidimensional y se asignan a neuronas en una red bidimensional. Durante el entrenamiento, las neuronas se ajustan para que las regiones de la red con patrones similares en los datos estén más próximas entre sí, lo que permite visualizar y analizar la estructura subyacente de los datos.
