Preguntas frecuentes

551 preguntas encontradas.

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La acción `calculateErrorRate` calcula las tasas de error a nivel de caracteres, palabras y oraciones, comparando las transcripciones de una hipótesis con las de una referencia....
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Se requieren dos tablas de entrada: la tabla de `referencia`, que contiene las transcripciones correctas, y la tabla de `hipótesis` (especificada mediante el parámetro `table`), que contiene las transcripciones a evaluar....
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El parámetro `reference` especifica la tabla que contiene las transcripciones de referencia, es decir, el texto verdadero o de base con el que se comparará la hipótesis....
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Se utilizan los parámetros `referenceId` y `referenceText` para la tabla de referencia, y `tableId` (alias: `hypothesisId`) y `tableText` (alias: `hypothesisText`) para la tabla de hipótesis. Por defecto, la acción asume que la primera columna es el ID y la segunda es el texto....
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Las tasas de error, como la Tasa de Error de Palabras (WER), miden la precisión de un sistema de reconocimiento de voz. Se calculan contando el número de sustituciones, eliminaciones e inserciones necesarias para alinear el texto de la hipótesis con el texto de referencia, dividido por el número...
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La acción 'caslibInfo' se utiliza para mostrar información sobre las bibliotecas CAS (caslibs)....
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Para obtener información sobre la caslib activa, utiliza el parámetro 'active' establecido en TRUE. Por ejemplo: table.caslibInfo / active=TRUE;...
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Sí, puedes especificar el nombre de la caslib usando el parámetro 'caslib'. Si omites este parámetro, se mostrará información de todas las caslibs disponibles....
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Para incluir caslibs que normalmente están ocultas, establece el parámetro 'showHidden' en TRUE....
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Sí, el parámetro 'srcType' te permite filtrar las caslibs por su tipo, como 'PATH', 'DNFS', 'S3', etc. Este filtro se ignora si especificas una caslib concreta con el parámetro 'caslib'....
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Al establecer el parámetro 'verbose' en TRUE, la acción 'caslibInfo' devuelve resultados más detallados y completos sobre las caslibs....
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La acción table.caslibInfo muestra información sobre las bibliotecas CAS (caslibs)....
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Los parámetros disponibles son: `caslib`, `active`, `showHidden`, `srcType` y `verbose`....
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Utilice el parámetro `caslib` para especificar el nombre de la caslib de la que desea obtener información. Si no se especifica, se mostrará información de todas las caslibs....
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Cuando se establece en `True` y no se especifica el parámetro `caslib`, la acción devuelve información únicamente sobre la caslib activa actual....
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Sí, estableciendo el parámetro `showHidden` en `True` se incluirán las caslibs ocultas en los resultados cuando se solicita información de todas las caslibs....
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Use el parámetro `srcType` para especificar el tipo de caslibs a mostrar. Los valores posibles incluyen "DNFS", "ESP", "LASR", "PATH", "S3" o "ALL". Este parámetro se ignora si se especifica el parámetro `caslib`....
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Al establecer el parámetro `verbose` en `True`, la acción devuelve resultados más detallados y extensos sobre las caslibs....
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La acción `cChart` forma parte del conjunto de acciones de Control Estadístico de Procesos (`spc`). Su función principal es generar gráficos de control de tipo 'c', que son herramientas para el análisis de la calidad de un proceso....
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Un gráfico 'c' se utiliza para monitorear el número de no conformidades (defectos) por unidad de inspección. Es adecuado para datos de recuento donde cada unidad de inspección es de tamaño constante. Por ejemplo, se podría usar para rastrear el número de defectos en lotes de producción del m...
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El parámetro obligatorio es `table`, que especifica la tabla de datos de entrada. Otros parámetros clave son `processValue`, que indica la variable con el recuento de defectos por subgrupo, y `subgroupValue`, que identifica cada subgrupo o muestra....
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Los límites de control se pueden calcular a partir de los datos de entrada o se pueden especificar directamente. Para usar límites predefinidos, se utiliza el parámetro `limitsTable` para indicar una tabla de datos que contiene dichos límites. Si no se especifica, la acción los calcula automát...
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La acción puede generar varias tablas de salida. Las más comunes son la tabla de resumen de gráficos, especificada con `chartsTable`, que contiene los datos para trazar el gráfico, y la tabla de límites de control, especificada con `outLimitsTable`, que guarda los límites calculados para su us...
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La acción cdm se utiliza para modelar pérdidas agregadas. Específicamente, crea muestras de una distribución compuesta para simular la pérdida total basándose en modelos de distribución de frecuencia y severidad....
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La acción cdm soporta tres tipos de modelos de pérdida agregada, especificados a través del parámetro 'aggLossModelType': 'COLLECTIVERISK' (Riesgo Colectivo), 'PUREPREMIUM' (Prima Pura) y 'CUSTOM' (Personalizado)....
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La distribución de severidad se define utilizando el parámetro obligatorio 'severityDefinitions', que apunta a una tabla CAS con las definiciones de las distribuciones de severidad. Alternativamente, se pueden usar los parámetros 'severityEst' o 'severityStore' para cargar estimaciones de un mode...
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Sí, es posible. El parámetro 'nPerturbedSamples' permite especificar el número de muestras perturbadas a generar para llevar a cabo un análisis de perturbación de parámetros, lo que ayuda a evaluar la sensibilidad del modelo a las variaciones en sus parámetros....
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El parámetro 'adjustedSeverity' permite especificar símbolos de severidad ajustados y un programa SAS para calcularlos. Se estima una distribución agregada para cada símbolo de severidad ajustado, lo que permite realizar modificaciones personalizadas a la variable de severidad durante la simulac...
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La acción `cdm` del conjunto de acciones de Modelado de Pérdidas Agregadas se utiliza para crear muestras de una distribución compuesta. Es fundamental para simular la pérdida agregada basándose en modelos de frecuencia y severidad....
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El propósito principal es proporcionar herramientas para modelar pérdidas agregadas utilizando modelos de distribución compuesta, lo cual es esencial en campos como los seguros y la gestión de riesgos....
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La acción `cdm` soporta tres tipos de modelos especificados por el parámetro `aggLossModelType`: `COLLECTIVERISK` (riesgo colectivo), `PUREPREMIUM` (prima pura) y `CUSTOM` (personalizado, donde el usuario define el método de cálculo)....
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Las distribuciones de severidad se especifican mediante el parámetro `severityDefinitions`, que apunta a una tabla CAS con las definiciones de las distribuciones, o usando el parámetro `severityStore` para cargar un almacén de elementos (item store) previamente guardado por la acción `severity`....
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El parámetro `nPerturbedSamples` especifica el número de muestras perturbadas a generar. Esto se utiliza para realizar un análisis de perturbación de parámetros, evaluando cómo la incertidumbre en los parámetros del modelo afecta la distribución de la pérdida agregada....
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Sí, el parámetro `adjustedSeverity` permite especificar un programa SAS para calcular símbolos de severidad ajustados. Se estima una distribución agregada para cada uno de estos símbolos, lo que permite realizar análisis de escenarios complejos....
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La acción 'centrality', que forma parte del conjunto de acciones 'network', se utiliza para calcular diversas métricas de centralidad en un grafo. Estas métricas son fundamentales para identificar los nodos más importantes o influyentes dentro de una red....
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La acción puede calcular varias métricas importantes, entre ellas: centralidad de grado (degree), de intermediación (betweenness), de cercanía (closeness), de vector propio (eigenvector), de hub y autoridad (hub and authority), de influencia (influence), PageRank y el coeficiente de agrupamiento...
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Para nodos en componentes desconectados, donde no existe una ruta directa, la acción 'centrality' ofrece varias estrategias mediante el parámetro 'closeNoPath'. Las opciones son: 'DIAMETER' (utiliza el diámetro del grafo más uno), 'HARMONIC' (aplica una fórmula armónica), 'NNODES' (usa el núm...
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El parámetro 'eigenAlgorithm' permite seleccionar el método de cálculo. Las opciones disponibles son 'POWER' (método de la potencia), 'JACOBIDAVIDSON' (una variante del algoritmo de Jacobi-Davidson), y 'AUTOMATIC', que permite a SAS seleccionar el algoritmo más eficiente según las característ...
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El parámetro 'direction' define si el grafo de entrada se debe tratar como dirigido o no dirigido. Acepta los valores 'DIRECTED', donde cada enlace tiene un origen y un destino definidos, o 'UNDIRECTED', donde los enlaces son bidireccionales y el flujo puede ir en ambas direcciones....
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La acción 'centrality' se utiliza para calcular diversas métricas de centralidad en un grafo, que ayudan a identificar la importancia de nodos individuales dentro de una red....
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Se pueden calcular múltiples métricas, incluyendo centralidad de grado ('degree'), de intermediación ('betweenness'), de cercanía ('closeness'), de vector propio ('eigenvector'), de hub y autoridad ('hub', 'auth'), de influencia ('influence') y PageRank....
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Se utiliza el parámetro `direction`. Se puede establecer en 'DIRECTED' para grafos dirigidos o 'UNDIRECTED' para grafos no dirigidos. Por defecto, se considera no dirigido....
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El parámetro `closeNoPath` gestiona los nodos desconectados. Las opciones son 'DIAMETER' (usa el diámetro del grafo más uno), 'HARMONIC' (usa una fórmula armónica), 'NNODES' (usa el número total de nodos) o 'ZERO' (asigna un valor de cero)....
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Sí, se puede utilizar el parámetro `nThreads` para especificar el número máximo de hilos para el procesamiento multifilamento. Además, el parámetro `distributed` se puede establecer en 'TRUE' para usar un grafo distribuido....
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La mayoría de los parámetros de centralidad (como `degree`, `between`, `close`, `eigen`, `pageRank`) aceptan los valores 'WEIGHT' para usar los pesos de los enlaces, 'UNWEIGHT' para ignorarlos, o 'BOTH' para realizar ambos cálculos....
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El parámetro `eigenAlgorithm` permite elegir entre 'POWER' (método de la potencia), 'JACOBIDAVIDSON' (un método de tipo Jacobi-Davidson), o 'AUTOMATIC' para que el sistema decida el más adecuado....
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La acción puede generar dos tablas principales: `outNodes`, que contiene los nodos del grafo junto con sus métricas de centralidad calculadas, y `outLinks`, que contiene la información de los enlaces. Los nombres específicos se pueden definir en los parámetros `outNodes` y `outLinks`....
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La acción 'check' se utiliza para verificar si un modelo en formato ONNX es válido....
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El parámetro obligatorio es 'onnx', que se utiliza para proporcionar el modelo ONNX que se va a verificar....
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