Información y comunicación archivos - Biblioteca Digital de Seguridad Social https://bidiss.ciess.org/tag/informacion-y-comunicacion/ Biblioteca Digital de Seguridad Social completar descripción Wed, 05 Mar 2025 22:41:30 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://bidiss.ciess.org/wp-content/uploads/2024/01/favicon.png Información y comunicación archivos - Biblioteca Digital de Seguridad Social https://bidiss.ciess.org/tag/informacion-y-comunicacion/ 32 32 Zero-Shot Learning https://bidiss.ciess.org/glosario/zero-shot-learning/ Wed, 05 Mar 2025 19:55:04 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23948 Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.

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GLOSARIO DE SEGURIDAD SOCIAL

Zero-Shot Learning

Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.
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TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.

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]]> Zero-Day Exploit https://bidiss.ciess.org/glosario/zero-day-exploit/ Wed, 05 Mar 2025 19:52:20 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23943 Ataque informático que aprovecha una vulnerabilidad de seguridad en un software o sistema operativo antes de que se conozca públicamente y se pueda desarrollar un parche o solución. Estos ataques suelen ser difíciles de detectar y pueden causar daños significativos a sistemas y datos comprometidos. La mitigación de exploits de día cero requiere una respuesta rápida y la implementación de medidas de seguridad proactivas.

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Zero-Day Exploit

Ataque informático que aprovecha una vulnerabilidad de seguridad en un software o sistema operativo antes de que se conozca públicamente y se pueda desarrollar un parche o solución. Estos ataques suelen ser difíciles de detectar y pueden causar daños significativos a sistemas y datos comprometidos. La mitigación de exploits de día cero requiere una respuesta rápida y la implementación de medidas de seguridad proactivas.
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TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.

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]]> Yottabyte https://bidiss.ciess.org/glosario/yottabyte/ Wed, 05 Mar 2025 19:49:25 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23938 Unidad de medida de almacenamiento de datos equivalente a 1 trillón de terabytes o 10 24 bytes. Es una medida extremadamente grande y se utiliza para describir la capacidad de almacenamiento a escala masiva, como en el contexto de grandes centros de datos, almacenamiento en la nube y análisis de big data.

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GLOSARIO DE SEGURIDAD SOCIAL

Yottabyte

Unidad de medida de almacenamiento de datos equivalente a 1 trillón de terabytes o 10 24 bytes. Es una medida extremadamente grande y se utiliza para describir la capacidad de almacenamiento a escala masiva, como en el contexto de grandes centros de datos, almacenamiento en la nube y análisis de big data.
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]]> XOR https://bidiss.ciess.org/glosario/xor/ Wed, 05 Mar 2025 19:42:06 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23928 Operación lógica utilizada en problemas no lineales en aprendizaje automático y redes neuronales. Representa la operación “exclusivo o”, donde el resultado es verdadero (1) si solo uno de los operandos es verdadero, y falso (0) en todos los demás casos. XOR es un problema clásico en el contexto de redes neuronales porque no es linealmente separable y requiere modelos más complejos para ser resueltos.

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XOR

Operación lógica utilizada en problemas no lineales en aprendizaje automático y redes neuronales. Representa la operación “exclusivo o”, donde el resultado es verdadero (1) si solo uno de los operandos es verdadero, y falso (0) en todos los demás casos. XOR es un problema clásico en el contexto de redes neuronales porque no es linealmente separable y requiere modelos más complejos para ser resueltos.
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TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.

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]]> XML (eXtensible MarkupLanguage) https://bidiss.ciess.org/glosario/xml-extensible-markuplanguage/ Wed, 05 Mar 2025 19:39:07 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23923 Lenguaje de marcado que define reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas. Se utiliza para estructurar, almacenar y transportar datos de manera jerárquica utilizando etiquetas personalizadas. XML es ampliamente utilizado en la web para intercambiar datos entre diferentes plataformas y aplicaciones, así como en la configuración de documentos y la
representación de datos semi-estructurados.

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GLOSARIO DE SEGURIDAD SOCIAL

XML (eXtensible Markup Language)

Lenguaje de marcado que define reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas. Se utiliza para estructurar, almacenar y transportar datos de manera jerárquica utilizando etiquetas personalizadas. XML es ampliamente utilizado en la web para intercambiar datos entre diferentes plataformas y aplicaciones, así como en la configuración de documentos y la representación de datos semi-estructurados.

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]]> XGBoost https://bidiss.ciess.org/glosario/xgboost/ Wed, 05 Mar 2025 19:35:29 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23918 Implementación eficiente de algoritmos
de ensamble en aprendizaje automático,
especialmente árboles de decisión
potenciados (boosted trees). Utiliza
técnicas como el aumento de
gradiente para entrenar modelos que
combinan múltiples árboles de decisión
débiles para mejorar la precisión y el
rendimiento. XGBoost es ampliamente
utilizado en competiciones de ciencia de
datos y en aplicaciones del mundo real
debido a su velocidad y precisión.

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GLOSARIO DE SEGURIDAD SOCIAL

XGBoost

Implementación eficiente de algoritmos de ensamble en aprendizaje automático, especialmente árboles de decisión potenciados (boosted trees). Utiliza técnicas como el aumento de gradiente para entrenar modelos que combinan múltiples árboles de decisión débiles para mejorar la precisión y el rendimiento. XGBoost es ampliamente utilizado en competiciones de ciencia de datos y en aplicaciones del mundo real debido a su velocidad y precisión.
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]]> X-Means https://bidiss.ciess.org/glosario/x-means/ Wed, 05 Mar 2025 19:33:04 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23913 Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera
automatizada durante el proceso de agrupamiento.

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X-means

Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera automatizada durante el proceso de agrupamiento.
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]]> Word2vec https://bidiss.ciess.org/glosario/word2vec/ Wed, 05 Mar 2025 19:29:03 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23906 Técnica específica de incrustación de palabras que asigna representaciones vectoriales a palabras basadas en su contexto en un corpus de texto. Utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, para aprender incrustaciones de palabras entrenando un modelo para predecir palabras vecinas a partir de una palabra de entrada. Esto permite capturar relaciones semánticas y similitudes entre palabras en función de su uso en el texto.

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Word2vec

Técnica específica de incrustación de palabras que asigna representaciones vectoriales a palabras basadas en su contexto en un corpus de texto. Utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, para aprender incrustaciones de palabras entrenando un modelo para predecir palabras vecinas a partir de una palabra de entrada. Esto permite capturar relaciones semánticas y similitudes entre palabras en función de su uso en el texto.
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]]> Word Embedding https://bidiss.ciess.org/glosario/word-embedding/ Wed, 05 Mar 2025 19:26:35 +0000 https://bidiss.ciess.org/?p=23901 Técnica en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que representa palabras como vectores numéricos en un espacio de características de alta dimensión. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre palabras en función de su
contexto en el texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la recuperación de información y la generación de texto.

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Word Embedding

Técnica en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que representa palabras como vectores numéricos en un espacio de características de alta dimensión. Estos vectores capturan el significado semántico y las relaciones entre palabras en función de su contexto en el texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la recuperación de información y la generación de texto.
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generalización a nuevos datos. Dos métodos comunes de regularización de pesos son la regularización L1 (Lasso) y la regularización L2 (Ridge).

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Regularización de Pesos (Weight Regularization)

Técnica utilizada en modelos de aprendizaje automático para penalizar los pesos grandes o complejos que pueden conducir al sobreajuste. El objetivo de la regularización de pesos es evitar que los modelos se vuelvan demasiado sensibles a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento y promover la generalización a nuevos datos. Dos métodos comunes de regularización de pesos son la regularización L1 (Lasso) y la regularización L2 (Ridge).
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