En el siguiente archivos encontraras información sobre los diversos de técnica de busqué en inteligencia artificial, la misma esta en un cuadro comparativo.
La charla está enfocada a dar una panorámica genérica e histórica a los procedimientos metaheurísticos, término fue acuñado por Fred Glover en 1986 refiriéndose a una estrategia maestra que guía y modifica otras heurísticas subordinadas para producir soluciones más allá de los que normalmente se obtienen medio de optimizaciones locales. Las metaheurísticas son una de las técnicas más importantes y exitosas que se han utilizado para resolver una gran cantidad de problemas complejos y computacionalmente difíciles. Constituyen una familia muy diversa de algoritmos de optimización, incluyendo métodos tales como el recocido simulado, Búsqueda Tabú, Búsqueda Local Iterada, Búsqueda de Vecindad Variable, GRASP, Algoritmos genéticos, Algoritmos Meméticos, Colonias de hormigas o Búsqueda Dispersa.
En el siguiente archivos encontraras información sobre los diversos de técnica de busqué en inteligencia artificial, la misma esta en un cuadro comparativo.
La charla está enfocada a dar una panorámica genérica e histórica a los procedimientos metaheurísticos, término fue acuñado por Fred Glover en 1986 refiriéndose a una estrategia maestra que guía y modifica otras heurísticas subordinadas para producir soluciones más allá de los que normalmente se obtienen medio de optimizaciones locales. Las metaheurísticas son una de las técnicas más importantes y exitosas que se han utilizado para resolver una gran cantidad de problemas complejos y computacionalmente difíciles. Constituyen una familia muy diversa de algoritmos de optimización, incluyendo métodos tales como el recocido simulado, Búsqueda Tabú, Búsqueda Local Iterada, Búsqueda de Vecindad Variable, GRASP, Algoritmos genéticos, Algoritmos Meméticos, Colonias de hormigas o Búsqueda Dispersa.
Los desafíos de calidad de software que nos trae la IA y los LLMsFederico Toledo
En esta charla, nos sumergiremos en los desafíos emergentes que la inteligencia artificial (IA) y los Large Language Models (LLMs) traen al mundo de la calidad del software y el testing. Exploraremos cómo la integración, uso o diseño de modelos de IA plantean nuevos retos, incluyendo la calidad de datos y detección de sesgos, sumando la complejidad de probar algo no determinístico. Revisaremos algunas propuestas que se están llevando adelante para ajustar nuestras tareas de testing al desarrollo de este tipo de sistemas, incluyendo enfoques de pruebas automatizadas y observabilidad.
Si bien los hospitales conjuntan a profesionales de salud que atienden a la población, existe un equipo de organización, coordinación y administración que permite que los cuidados clínicos se otorguen de manera constante y sin obstáculos.
Mario García Baltazar, director del área de Tecnología (TI) del Hospital Victoria La Salle, relató la manera en la que el departamento que él lidera, apoyado en Cirrus y Estela, brinda servicio a los clientes internos de la institución e impulsa una experiencia positiva en el paciente.
Conoce el Hospital Victoria La Salle
Ubicado en Ciudad Victoria, Tamaulipas, México
Inició operaciones en el 2016
Forma parte del Consorcio Mexicanos de Hospitales
Hospital de segundo nivel
21 habitaciones para estancia
31 camas censables
13 camillas
2 quirófanos
+174 integrantes en su plantilla
+120 equipos médicos de alta tecnología
+900 pacientes atendidos
Servicios de +20 especialidades
Módulos utilizados de Cirrus
HIS
EHR
ERP
Estela - Business Intelligence
Escaneo y eliminación de malware en el equiponicromante2000
El malware tiene muchas caras, y es que los programas maliciosos se reproducen en los ordenadores de diferentes formas. Ya se trate de virus, de programas espía o de troyanos, la presencia de software malicioso en los sistemas informáticos siempre debería evitarse. Aquí te muestro como trabaja un anti malware a la hora de analizar tu equipo
1. Definición:
Búsquedas Sin Información del
Dominio (A Ciegas)
Búsquedas Informadas
(Heurísticas)
Busca la primer solución sin
importar que tan óptima sea;
no detecta si se esta
aproximando o alejando de la
solución. No es capaz de
encontrar una solución
aceptable en caso de que no
exista o sea demasiado costoso
encontrar la solución óptima.
Busca soluciones aceptables;
reduce el espacio de búsqueda
y es capaz de determinar su
proximidad a una solución y
la calidad de la misma
utilizando conocimiento a
prioridad.
Tipos:
• Búsqueda en Amplitud o
Anchura
• Búsqueda en Profundidad
• Búsqueda General en Grafos
• Búsqueda “Primero el Mejor”
• Búsqueda en Haz
• Algoritmo A*
• Exploración de Grafos Y/O
Tipos De
Soluciona
dores:
Se hace crecer el árbol de
forma sistemática
No se realiza análisis entre el
estado obtenido y la solución
El crecimiento del árbol se hace
inyectando conocimiento.
Este conocimiento permite calcular la
distancia entre el estado obtenido y el
estado final
Ventajas:
Búsqueda con Adversario
• Método Minimax
• Método de Poda
Representación de todas las
posibles situaciones que se
pueden dar en el juego, a partir
de un estado dado
Cada nivel corresponde a un
jugador (el primero para MAX)
Los entornos competitivos, en
los cuales los objetivos del
agente están en conflicto, dan
ocasión a problemas de
búsqueda entre adversarios, a
menudo conocido como
juegos.
si el problema tiene una
solución este procedimiento
garantiza el encontrarla. Si
hubiera varias soluciones se
obtiene la de menor coste (la
óptima), es decir, la que
requiere un menor número de
pasos (si consideramos un
coste uniforme de aplicación
de los operadores).
Debido a que la heurística, ayuda a
resolver problemas complejos, se
presentan las siguientes ventajas:
Generalmente para problemas
complejos no necesitamos siempre
obtener la solución más óptima, solo
se necesita resultados buenos.
Utilizando la heurística, no vamos a
encontrar caso críticos, ya que
siempre da soluciones.
Deducir como funciona la heurística,
nos da un conocimiento mayor de los
problemas que queremos resolver.
En los entornos multiagente
(cooperativos o
competitivos), cualquier
agente tiene que considerar
las acciones de otros agentes.
La imprevisibilidad de estos
otros agentes puede
introducir muchas
contingencias en el proceso
de resolución de problemas.