Posibilidad de cambio que tienen las enfermedades u otros problemas ante determinadas acciones programáticas encaminadas a su solución.
Posibilidad de cambio que tienen las enfermedades u otros problemas ante determinadas acciones programáticas encaminadas a su solución.
La esposa y a falta de ésta, la concubina del asegurado o pensionado, cuando fallece su esposo o compañero.
Es el período de duración del disfrute de los beneficiarios que otorga el instituto asegurado y a sus beneficiarios legítimos.
Período durante el cual el trabajador y sus derechohabientes pueden exigir legalmente al instituto las prestaciones a que tiene derecho.
Constituyen las cantidades de dinero que se les asignan, independientemente de su sueldo y de acuerdo a las disposiciones vigentes, a aquellos funcionarios o empleados de la institución para sus pagos diarios de alimentación y hospedaje cuando deban viajar por el interior o exterior del país en funciones de su cargo.
Es un servicio social que tiene como finalidad auxiliar a los derechohabientes que han sufrido la pérdida de algún familiar.
Es el estudio técnico elaborado con métodos propios de la matemática actuarial para valuar probabilísticamente la aplicación de un determinado régimen financiero adoptado.
Modelo de computadora que consta de una unidad central de procesamiento (CPU), una unidad de control, memoria de acceso aleatorio (RAM) y memoria de almacenamiento secundario. En este modelo, los programas y los datos se almacenan en la memoria y se transfieren a la CPU para su procesamiento. La arquitectura de Von Neumann es la base de la mayoría de los ordenadores modernos y se utiliza en una amplia gama de dispositivos, desde ordenadores personales hasta supercomputadoras.
Campo de la inteligencia artificial centrado en la interpretación de imágenes y videos por parte de los ordenadores. Utiliza técnicas de procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y visión por computadora para analizar y comprender el contenido visual. Algunas aplicaciones comunes de la visión artificial incluyen reconocimiento facial, detección de objetos, seguimiento de movimiento, segmentación de imágenes y diagnóstico médico basado en imágenes.
Modelo generativo en el aprendizaje
profundo que se utiliza para aprender
representaciones de datos de alta
dimensionalidad. A diferencia de un
autoencoder convencional, que aprende
una representación comprimida de
los datos de entrada, un VAE aprende
una distribución probabilística en el
espacio latente. Esto permite generar
nuevas muestras de datos similares
a las muestras de entrenamiento y es
útil en aplicaciones de generación de
imágenes, reconstrucción de datos y
modelado de distribuciones de datos
complejas.
Concepto fundamental en el aprendizaje automático que describe el compromiso entre la capacidad de un modelo para ajustarse a los datos y su capacidad para generalizar a nuevos datos. La varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento, mientras que el sesgo se refiere a la tendencia del modelo a hacer suposiciones simplificadas sobre los datos. En general, hay un trade-off entre reducir la varianza y reducir el sesgo, y encontrar el equilibrio correcto es crucial para el
rendimiento del modelo.