Acción de enviar fondos de una lugar a otro.
Actividades efectuadas por cualquier organización para la creación y mantenimiento de buenas relaciones entre los miembros de la organización y los demás sectores de la opinión pública.
Componente o parte de la organización del trabajo que comprende las formas de comportamiento y las relaciones de los personas en o fuera del ámbito laboral y que busca la eficiencia desde el punto de vista técnico y económico y al mismo tiempo las satisfacciones de los individuos y grupos que comprenden a una empresa o institución.
Análisis de la situación laboral de una empresa para determinar si ésta afecta al seguro social obligatorio. Usualmente se presenta con parientes o personas muy allegadas al patrono.
Pago que se efectúa cuando los asegurados o sus derechohabientes, recurren a un servicio médico particular, sea por negativa, por falta de atención adecuada o por emergencia comprobada.
El trabajador separado del servicio que vuelve a ocupar su puesto por resolución de autoridad competente, por acuerdo de las partes o por determinación del instituto y que conserva íntegramente sus derechos escalafonarios, de antigüedad y demás que le otorga el contrato colectivo de trabajo.
El trabajador separado que vuelve al servicio del instituto por acuerdo de las partes y que a partir de la fecha de reingreso empieza a generar derechos.
Es un paradigma de aprendizaje donde un agente aprende a tomar decisiones secuenciales para maximizar una recompensa acumulada en un entorno dado. El agente toma acciones en el entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones en función de las acciones que realiza. El objetivo del aprendizaje por refuerzo es aprender una política óptima para tomar decisiones que maximicen la recompensa a largo plazo.
Modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que están diseñados para realizar tareas de aprendizaje automático. Consisten en una red de unidades de procesamiento llamadas neuronas, que están organizadas en capas y conectadas entre sí mediante conexiones ponderadas. Estas conexiones permiten que las redes neuronales aprendan a partir de datos de entrada, ajustando los pesos de las conexiones para realizar tareas como clasificación, regresión, reconocimiento de patrones, entre otras.
Tipo de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales o temporales. A diferencia de las redes neuronales convencionales, las RNN tienen conexiones retroalimentadas que les permiten mantener estados internos y procesar secuencias de longitud variable. Esto las hace adecuadas para tareas como traducción automática, reconocimiento de voz, generación de texto y modelado de series temporales. Las RNN se utilizan en una variedad de aplicaciones en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la bioinformática.