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26 relaciones: Adquisición de datos, Agricultura, Algoritmo, Aprendizaje automático, Biorritmo, Estadística, Etología, Geografía, Geología, Huella dactilar, Imagen digital, Informática, Ingeniería, Instrumentación, Magnitud física, Matemáticas, Preprocesado, Probabilidad, Procesamiento digital de señales, Psicología, Rayos X, Reconocimiento de objetos, Red neuronal artificial, Satélite artificial, Sensor, Variable (matemática).
Adquisición de datos
La adquisición de datos o adquisición de señales consiste en la toma de muestras del mundo real (sistema analógico) para generar datos que puedan ser manipulados por un ordenador u otros dispositivos electrónicos (sistema digital).
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Agricultura
La agricultura (del latín agri ‘campo’ y cultūra ‘cultivo’, ‘crianza’) es el conjunto de actividades económicas y técnicas relacionadas con el tratamiento del suelo y el cultivo de la tierra para la producción de alimentos.
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Algoritmo
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (probablemente del latín tardío algorithmus, y este del árabe clásico ḥisābu lḡubār, que significa «cálculo mediante cifras arábigas») es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típicamente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Biorritmo
Los biorritmos constituyen un intento de predecir aspectos diversos de la vida de un individuo recurriendo a ciclos matemáticos sencillos.
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Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
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Etología
La etología (del griego ηθος, ethos, «costumbre», y λóγος, logos, «razonamiento, estudio, ciencia») es la rama de la biología y de la psicología experimental que estudia el comportamiento de los animales en sus medios naturales, en situación de libertad o en condiciones de laboratorio, aunque son más conocidos los estudios de campo.
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Geografía
La geografía (del latín geographĭa, y este del griego γεωγραφία, literalmente traducido como «descripción de la tierra») es la disciplina que trata del estudio, la descripción o de la representación gráfica de la Tierra.
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Geología
La geología (del griego γῆ /guê/, 'Tierra', y -λογία /-loguía/, 'tratado') es la ciencia natural que estudia la composición y estructura tanto interna como superficial del planeta Tierra, y los procesos por los cuales ha ido evolucionando a lo largo del tiempo geológico.
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Huella dactilar
Una huella dactilar, dermatoglifo o dactilograma (del griego δάκτυλος "dedo" y γράμμα "dibujo") (en algunos lugares, también huella digital) es la impresión visible o moldeada que produce el contacto de las crestas papilares de un dedo de la mano (generalmente se usan el dedo pulgar o el dedo índice) sobre una superficie.
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Imagen digital
Una imagen digital o gráfico digital es una representación bidimensional de una imagen a partir de una matriz numérica, frecuentemente en binario (unos y ceros).
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Informática
La informática, también llamada computación, es el área de la ciencia que se encarga de estudiar la administración de métodos, técnicas y procesos con el fin de almacenar, procesar y transmitir información y datos en formato digital.
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Ingeniería
La ingeniería ("ingenio", del latín ingenium, "engendrar, producir", y sufijo -ería (conjunto); "estudio y aplicación de tecnología") es el uso de principios científicos para diseñar y construir máquinas, estructuras y otros entes, incluyendo puentes, túneles, caminos, vehículos, edificios, sistemas y procesos.
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Instrumentación
El término instrumentación puede referirse, en esta enciclopedia.
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Magnitud física
Una magnitud física (cantidad física o propiedad física) es una cantidad medible de un sistema físico a la que se le pueden asignar distintos valores como resultado de una medición o una relación de medidas.
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Matemáticas
Las matemáticas, o también la matemática, La palabra «matemáticas» no está en el Diccionario de la Real Academia Española.
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Preprocesado
El preprocesado es una fase que comparten algunos lenguajes de programación, anterior a la fase de compilación propiamente dicha.
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Probabilidad
La probabilidad es una medida de la certidumbre de que ocurra un evento.
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Procesamiento digital de señales
El procesamiento de señales digitales o DSP (sigla en inglés de digital signal processing) es la manipulación matemática de una señal de información para modificarla o mejorarla en algún sentido.
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Psicología
La psicología (del griego clásico ψυχή, transliterado psykhé ‘psique, alma, actividad mental’ y λογία logía ‘tratado, estudio’) es, a la vez, una ciencia, disciplina académica y profesión que trata el estudio y el análisis de la conducta y los procesos mentales de los individuos y de grupos humanos en distintas situaciones, cuyo campo de estudio abarca todos los aspectos de la experiencia humana y lo hace para fines tanto de investigación como docentes y laborales, entre otros.
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Rayos X
La denominación rayos X designa a una radiación electromagnética ionizante, invisible para el ojo humano, capaz de atravesar cuerpos opacos y de imprimir las películas fotográficas.
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Reconocimiento de objetos
El reconocimiento de objetos en visión por computadoras es la tarea para encontrar e identificar objetos en una imagen o secuencia de video.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Satélite artificial
En el contexto de los vuelos espaciales, un satélite es un objeto que ha sido puesto en órbita intencionadamente.
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Sensor
Un sensor es todo aquello que tiene una propiedad sensible a una magnitud del medio, y al variar esta magnitud también varía con cierta intensidad la propiedad, es decir, manifiesta la presencia de dicha magnitud, y también su medida.
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Variable (matemática)
En matemáticas y en lógica, una variable es un símbolo constituyente de un predicado, fórmula, algoritmo o de una proposición.
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Identificacion de figuras, Identificación de figuras, Lectura de patrones, Reconocimiento de formas, Reconomiento de patrones.
