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25 relaciones: 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 (matemáticas).
Agricultura
La agricultura (del latín agri ‘campo’, y cultūra ‘cultivo’, ‘crianza’) es el conjunto de técnicas, conocimientos y saberes para cultivar la tierra y la parte del sector primario que se dedica a ello.
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Algoritmo
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y este del griego arithmos, que significa «número», quizá también con influencia del nombre del matemático persa Al-Juarismi)1 es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que permitan la resolución o la toma de decisiones, de un problema, que pueden ser incluso situaciones de nuestra vida cotidiana. Algunos ejemplos son los manuales de usuario, que muestran algoritmos para usar un aparato, o las instrucciones que recibe un trabajador de su patrón.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (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 a las computadoras aprender.
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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 una rama de las matemáticas y una herramienta que estudia usos y análisis provenientes de una muestra representativa de datos, que busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
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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 de 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 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 o dermatoglifo (no debe confundirse con la llamada 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 una ciencia que estudia métodos, técnicas, procesos, con el fin de almacenar, procesar y transmitir información y datos en formato digital.
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Ingeniería
La ingeniería es el conjunto de conocimientos científicos y tecnológicos para la innovación, invención, desarrollo y mejora de técnicas y herramientas para satisfacer las necesidades y resolver los problemas de las empresas y la sociedad.
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Instrumentación
El término instrumentación puede referirse, en esta enciclopedia.
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Magnitud física
Una magnitud física es una propiedad medible de un sistema físico, es decir, 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 la matemática, Diccionario de la lengua española (avance de la vigésima tercera edición).
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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 asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0 % y 100 %).
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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 (también sicología, de uso menos frecuente) (literalmente «estudio o tratado del alma»; del griego clásico ψυχή, transliterado psykhé, «psique», «alma», «actividad mental», y λογία, logía, «tratado» o «estudio») es, a la vez, una profesión, una disciplina académica y una ciencia 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, invisible para el ojo humano, capaz de atravesar cuerpos opacos y de imprimir las películas fotográficas.
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Reconocimiento de Objetos
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 (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos. Cada unidad neuronal está conectada con muchas otras y los enlaces entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Cada unidad neuronal, de forma individual, opera empleando funciones de suma. Puede existir una función limitadora o umbral en cada conexión y en la propia unidad, de tal modo que la señal debe sobrepasar un límite antes de propagarse a otra neurona. 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. Las redes neuronales suelen consistir en varias capas o un diseño de cubo, y la ruta de la señal atraviesa de adelante hacia atrás. Propagación hacia atrás es donde se utiliza la estimulación hacia adelante o en el "frente" para restablecer los pesos de las unidades neuronales y esto a veces se realiza en combinación con una formación en la que se conoce el resultado correcto. Las redes modernas son un poco más libres en el sentido de que fluye en términos de estimulación e inhibición con conexiones que interactúan de una manera mucho más caótica y compleja. Las redes neuronales dinámicas son lo más avanzadas en que se pueden formar dinámicamente nuevas conexiones e incluso nuevas unidades neuronales. 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. Los proyectos de redes neurales modernas suelen trabajar desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones que, si bien son muchas órdenes, siguen siendo de una magnitud menos compleja que la del cerebro humano, más bien cercana a la potencia de cálculo de un gusano. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan 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 basan en los números reales, con el valor del núcleo y del axón siendo típicamente una representación entre 0,0 y 1. Un aspecto interesante de estos sistemas es que son impredecibles en su éxito con el auto-aprendizaje. Después del entrenamiento, algunos se convierten en grandes solucionadores de problemas y otros no funcionan tan bien. Con el fin de capacitarlos, se necesitan varios miles de ciclos de iteración. 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
Un satélite artificial es un ingenio, enviado en una lanzadera espacial, que se mantiene en órbita alrededor de cuerpos del espacio.
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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 varia con cierta intensidad la propiedad, es decir, manifiesta la presencia de dicha magnitud, y también su medida.
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Variable (matemáticas)
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.
