Aprender a hacer patrones sistema martí

Tutoriales de Marti Michell

Para analizar las cuestiones anteriores, en primer lugar, elegimos un mapa conceptual (Novak et al., 1984) para introducir la estructura de los conocimientos sobre la lucha contra las drogas, a fin de demostrar la conexión entre los conocimientos antiguos y los nuevos y potenciar el aprendizaje significativo. En segundo lugar, nos propusimos ayudar a los estudiantes a transferir lo aprendido en el aula a un contexto real de lucha contra las drogas en el que la influencia de los compañeros es el aspecto más difícil de controlar entre los factores que contribuyen al consumo de drogas de los adolescentes (Newcomb et al., 1986; Savin-Williams y Berndt, 1990; Cox et al., 2017). Adoptamos la teoría del aprendizaje contextual (Brown et al., 1989) y desarrollamos un “sistema de aprendizaje antidroga basado en juegos serios” para proporcionar varios tipos de experiencias de escenarios, como compañeros que alientan o fuerzan el uso de drogas y las opciones a las que podrían enfrentarse para guiar a los alumnos a “responder eficazmente rechazando las drogas cuando sus compañeros se las ofrecen.” En tercer lugar, empleamos el análisis secuencial de retardo (LSA) basado en las elecciones de los usuarios al utilizar el sistema de aprendizaje antidroga basado en juegos serios propuesto. Registrando y analizando las respuestas en serie de los estudiantes al contexto de simulación proporcionado por el sistema, investigamos el proceso de toma de decisiones en el rechazo a las drogas con éxito y sin él. En cuarto lugar, utilizamos los cinco grandes rasgos de la personalidad para examinar la eficacia del aprendizaje y los patrones de comportamiento de los estudiantes, con el fin de identificar el papel de los rasgos de la personalidad en el comportamiento antidroga.

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El aprendizaje automático (AM) es un campo de investigación dedicado a entender y construir métodos que “aprenden”, es decir, métodos que aprovechan los datos para mejorar el rendimiento en algún conjunto de tareas[1] Se considera una parte de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello[2]. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por ordenador, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias[3].

Un subconjunto del aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, que se centra en la realización de predicciones mediante ordenadores, pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje estadístico. El estudio de la optimización matemática aporta métodos, teoría y dominios de aplicación al campo del aprendizaje automático. La minería de datos es un campo de estudio relacionado, que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado[5][6] Algunas implementaciones del aprendizaje automático utilizan datos y redes neuronales de una manera que imita el funcionamiento de un cerebro biológico[7][8] En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también se conoce como análisis predictivo.

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Por lo general, se espera que los candidatos con más experiencia sepan más sobre el diseño de sistemas. Se espera que los arquitectos o los jefes de equipo sepan más que los colaboradores individuales. Es probable que las empresas tecnológicas más importantes realicen una o más rondas de entrevistas sobre diseño.

Empiece por lo más amplio y profundice en algunas áreas. Es útil saber un poco sobre varios temas clave del diseño de sistemas. Ajuste la siguiente guía en función de su calendario, su experiencia, los puestos para los que se entrevista y las empresas con las que se entrevista.

Un servicio es escalable si da lugar a un aumento del rendimiento de forma proporcional a los recursos añadidos. Generalmente, aumentar el rendimiento significa servir más unidades de trabajo, pero también puede ser para manejar unidades de trabajo más grandes, como cuando los conjuntos de datos crecen.1

Con múltiples copias de los mismos datos, nos enfrentamos a opciones sobre cómo sincronizarlas para que los clientes tengan una visión consistente de los datos. Recordemos la definición de consistencia del teorema CAP: cada lectura recibe la escritura más reciente o un error.

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