Enfoque estadístico que se centra en el estudio de una sola variable en un conjunto de datos. Busca describir y comprender las características de una variable individual, como su distribución, tendencia central, dispersión y relación con otras variables. El análisis univariado es útil para explorar y entender las propiedades de una variable antes de realizar análisis más complejos o multivariados.
Fenómeno en el que un modelo es demasiado simple para los datos, lo que resulta en un rendimiento deficiente en los datos de entrenamiento y prueba. El subajuste puede ocurrir cuando un modelo es demasiado restrictivo o cuando no tiene suficientes parámetros para capturar la complejidad de los datos. Esto puede llevar a una falta de capacidad del modelo para generalizar a datos nuevos y no vistos.
Principio que postula que solo debe existir una autoridad formal en cada unidad administrativa, de suerte que únicamente de una persona se reciban instrucciones y ante ella se de cuenta de los deberes cumplidos.
Convenio que se efectúa entre dos Estados, cuya esencia es el intercambio de intereses o bienes de utilidad mutua, de manera que los ciudadanos de un país puedan alegar un derecho que en el suyo se otorga a los del otro, en igualdad de condiciones.
Técnica en la que se aplican conocimientos aprendidos en una tarea a otra tarea relacionada. En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea, se utiliza un modelo pre-entrenado como punto de partida y se ajusta para adaptarse a la nueva tarea. El aprendizaje de transferencia es útil cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños o cuando las tareas comparten características comunes.
Proceso de descubrir patrones y conocimientos en grandes conjuntos de datos de texto. Utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y aprendizaje automático para extraer información útil y relevante de documentos de texto no estructurados. La minería de texto se utiliza en aplicaciones como análisis de sentimientos, clasificación de documentos, extracción de información, resumen automático y más.
Biblioteca de código abierto para implementar algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Desarrollada por Google, TensorFlow proporciona una interfaz flexible y eficiente para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático en una variedad de plataformas, incluidas CPU, GPU y TPU. TensorFlow es ampliamente utilizado en aplicaciones de investigación y producción en campos como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y más.
Método de aprendizaje por refuerzo que actualiza las estimaciones de valor utilizando la diferencia entre estimaciones sucesivas. En lugar de esperar a recibir una recompensa final, el algoritmo actualiza continuamente sus estimaciones de valor basándose en la retroalimentación inmediata recibida del entorno. Este enfoque permite un aprendizaje más rápido y eficiente en entornos donde las recompensas son escasas o demoradas
Las transmisión, por cualquier título, de los bienes esenciales afectos a la explotación, con ánimo de continuarla.
Es la entrega de materiales básicos y auxiliares necesarios para la operación de las unidades administrativas.
