Analisis de clientes por antiguedad de saldos

Clase de texto de análisis de los clientes por el equilibrio de envejecimiento mcq

Antecedentes: El objetivo de esta revisión sistemática y meta-análisis fue cuantificar y comparar estadísticamente las correlaciones entre los tipos de rendimiento del equilibrio en individuos sanos a lo largo de la vida.

Resultados: Se detectaron veintiséis estudios que examinaron las asociaciones entre los tipos de equilibrio y se encontraron exclusivamente correlaciones de pequeño tamaño, independientemente del grupo de edad considerado. Más concretamente, la media ponderada de los valores rz ascendió a 0,61 (valor r transformado a la inversa: 0,54) en adultos de edad avanzada para la correlación del equilibrio dinámico y estático con el equilibrio proactivo. Para las correlaciones entre el equilibrio dinámico y el equilibrio estático, los valores rz medios ponderados ascendieron a 0,09 en los niños (valor r: 0,09) y a 0,32 en los adultos mayores (valor r: 0,31). Además, las correlaciones de la proactividad con el equilibrio estático en estado estacionario revelaron valores rz medios ponderados de 0,24 (valor r: 0,24) en adultos jóvenes y de 0,31 (valor r: 0,30) en adultos mayores. Además, las correlaciones entre el equilibrio reactivo y el equilibrio estático en estado estacionario arrojaron valores rz medios ponderados de 0,21 (valor r: 0,21) en adultos jóvenes y de 0,19 (valor r: 0,19) en adultos mayores. Además, sólo se encontraron coeficientes de correlación significativamente diferentes (z = 8,28, p < 0,001) para la asociación entre el equilibrio dinámico y el estático en estado estable en los niños (r = 0,09) en comparación con los adultos mayores (r = 0,31). Por último, se detectó una heterogeneidad entre trivial y considerable (es decir, 0% ≤ I2 ≤ 83%) entre los estudios.

Análisis del texto de la clase de span de los clientes por el equilibrio de la clase de span del envejecimiento

Utilizando gráficos de Brinley, este meta-análisis proporciona un examen cuantitativo de las diferencias de edad en ocho tareas de span verbal. Las principales conclusiones son las siguientes (a) existen diferencias de edad en todas las tareas de span verbal; (b) los datos apoyan la conclusión de que el span de la memoria de trabajo es más sensible a la edad que el span de la memoria a corto plazo; y (c) existe una relación lineal entre el span de los adultos más jóvenes y el span de los adultos mayores. Un modelo lineal indica la presencia de tres funciones distintas, en orden creciente de tamaño de los efectos de la edad: span de almacenamiento simple; span de dígitos hacia atrás; y span de memoria de trabajo.

Código de marca

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático actual no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas; los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos.  El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente. He aquí algunos ejemplos ampliamente difundidos de aplicaciones de aprendizaje automático que quizá conozcas:

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Kevin GimpelResumenMuchas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) implican el razonamiento con espacios textuales, incluyendo la respuesta a preguntas, el reconocimiento de entidades y la resolución de coreferencias. Mientras que una amplia investigación se ha centrado en arquitecturas funcionales para representar palabras y oraciones, hay menos trabajos sobre la representación de espacios arbitrarios de texto dentro de las oraciones. En este artículo, realizamos una evaluación empírica exhaustiva de seis métodos de representación de tramos utilizando ocho modelos de representación del lenguaje preentrenados en seis tareas, incluidas dos tareas que introducimos. Descubrimos que, aunque algunas representaciones de tramos simples son bastante fiables en todas las tareas, en general la representación de tramos óptima varía según la tarea, y también puede variar dentro de las diferentes facetas de las tareas individuales. También descubrimos que la elección de la representación de intervalo tiene un mayor impacto con un codificador fijo preentrenado que con un codificador ajustado.Antología ID:2020.repl4nlp-1.20Volumen:Actas del 5º Taller de Aprendizaje de Representación para NLMes:JulioAño:2020Dirección:OnlineVenues:ACL