Meta cogniciones

 Autor.  Vanesa Garcia 

13/08/2023

En esta clase fue muy interesante mientras el maestro explicaba el tema visto, yo hacia anotaciones ya que aprendo mejor haciendo anotaciones se me quedan mejor grabadas las cosas, en esta clase aprendí palabras de una conversación simple en otro idioma.

No recuerdo la fecha 

El día de hoy en esta clase aprendí algo muy interesante y nuevo para mi ya que aprendí a grabar pantalla desde la compu de diferentes maneras y con distintas aplicaciones, fue algo muy bueno ya que se que me será de mucha ayuda, lo practique en mi compu y como no quería que se me olvidara hice anotaciones en mi libreta para tenerlas para recordar. 

25/09/2023

En este día realizamos un nuevo blog para la clase, aunque al principio tuve unos pequeños problemas, pues no me dejaba acceder a mi cuenta para crear el blog, debido a las problemáticas tuve que realizar todo en el celular, al estar haciéndolo de nuevo recordé como fue que se creaba y se personalizaba, el hacerlo por el celular no me trajo problemas, por lo que pude trabajar sin problemas. Realice una de las actividades en el celular, fue la actividad de los comandos, pues aunque tuve que hacerla en el celular, logre hacerla , así solo lleve de tarea la realización del video acerca de los comandos.

ESCALA DE CONNERS


  1. Considerar que hay datos generales

  2. Se encuentran 39 reactivos (ítems)

  3. Los reactivos se agrupan en 6 factores

  4. Se llena por el personal de educación especial 

  5. Una opción por reactivo

  6. Los datos generales son:

  • Nombre del niño (iniciar con apellido paterno, materno y nombre(s)).

  • Fecha de nacimiento (día, mes y año)

  • Edad

  • Sexo ( H para hombre y M para mujer)

  • Curp (en proyecto integrador NO)

  • Nivel y grado escolar

  • Nombre de la escuela

  • Nombre completo de los docentes de grupo

  • Fecha de aplicación


06/11/23

Video de clase

¿Qué es el machine learning? 

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

3 TIPOS:

  • Aprendizaje supervisado: 
Ya se tiene datos y se usan datos actualizados para crear un modelo

  1. Predicciones
  2. Predicciones con tiempo
  3. Rotación de gatos

  • Aprendizaje no Supervisado
Se usará una estructura para interpretar si es un perro o gato en una gráfica. El modelo se puede equivocar 

El ser humano se separa más en el aprendizaje, se les da solo un conjunto de datos y se pide que se compare con lo que tiene 

CASOS DE USO:

  1. Fraude
Segmentación de clientes

  • Aprendizaje por esfuerzo 
Retroalimentación y respuesta a las acciones, se utiliza robótica, drones.
Repetición de acciones

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