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Lectura Ciencia de datos (Revista Hacepette

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Lectura Ciencia de datos (Revista Hacepette

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Lectura Aula invertida (Revista Personas)

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Lectura Aula invertida (Revista Personas)

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Los objetivos particulares de esta investigación son: (1) analizar la percepción de los estudiantes sobre el uso del Padlet para el rol activo, la participación y la comunicación por medio del algoritmo deep learning

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El objetivo particular de esta investigación es analizar la percepción de los estudiantes sobre el uso del muro virtual Padlet facilita la comprensión de los temas escolares, la motivación y el rol activo de los estudiantes por medio del algoritmo Deep learning

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Esta investigación tiene como objetivos particulares :

1) Analizar, por medio del algoritmo de Deep Learning la percepción de los estudiantes en cuanto a la interacción en la web, el entusiasmo y la motivación

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Funciones de activación a detalle (Redes neuronales)

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Tu primera red neuronal en Python y Tensorflow

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La regresión lineal simple es un método estadístico con el que podemos analizar y entender las relaciones existentes entre dos variables cuantitativas. A una de estas variables se le denomina como \(x\)), y a la otra se le denomina variable independiente o predictiva ( variable dependiente (

La regresión lineal simple obtiene su adjetivo "simple" porque se refiere al estudio de una sola variable predictiva. En contraste, la regresión lineal múltiple, obtiene su adjetivo "múltiple", porque es capaz de analizar la relación de la variable dependiente con dos o más variables predictoras o independientes.

En la regresion lineal simple, buscamos predecir los valores de la variable dependiente a partir de los valores de la variable independiente. Para ello, a partir de un diagrama de dispersión de los datos se identifica la línea recta que mejor se ajusta a la nube de puntos. A dicha línea se le conoce como recta de regresion. El criterio más comúnmente usado para determinar cuál es la recta de regresion es encontrar la línea que minimiza la suma de los errores de predicción al cuadrado, \(min∑(y_i-y_i')^2\).

La formula de la recta de regresión es la siguiente:

Donde \(y\) es la variable dependiente o el valor a predecir, \(b_1\) la pendiente de la recta, \(b_0\) es la intersección con el eje de las ordenadas y \(x\) es la variable predictora o independiente.

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Calculadora de Regresion Lineal Simple - Recta de regresión + Ecuación

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La regresión lineal simple es un método estadístico con el que podemos analizar y entender las relaciones existentes entre dos variables cuantitativas. A una de estas variables se le denomina como \(x\)), y a la otra se le denomina variable independiente o predictiva ( variable dependiente ( La regresión lineal simple obtiene su adjetivo "simple" porque se refiere al estudio de una sola variable predictiva.

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Mis disculpas de antemano: Debido a la avalancha de peticiones de dudas y consultas sobre Deep Learning por parte de lectores y lectoras de mis libros divulgativos, sólo podré atender consultas que sean directamente relacionadas con el contenido de los libros (fe de errata, aclaraciones concretas ...).

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Con base en el contexto de la investigación sobre el uso de la tecnología en la educación, me parece muy valiosos para analizar cómo se relacionan diversas variables de los proceso educativos. En general me gustaría conocer mejor cómo funciona el algoritmo para poder diseñar investigaciones en el campo de la educación musical que se puedan beneficiar de dicho uso.

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Cómo una impresión parcial, el algoritmo Deep Learning es una herramienta con un potencial analítico que permite el estudio de datos con una mayor capacidad y eficiencia respecto a nuestras posibilidades humanas. De tal manera que esto nos permite concentrarnos en la interpretación y correlación de resultados.

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MMR ¿Cual es mi opinión del algoritmo Deep Leraning?

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MMR ¿Cual es mi opinión del algoritmo Deep Leraning?

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Es una herramienta de análisis « poderosa » que permite hacer cálculos complejos con rapidez y precisión para el análisis estadístico y la prueba de hipótesis y predicciones. Me parece importante conocer como funciona el modelo que infiere los datos.

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1) Ramas: Informática, Matemáticas, Información expertos

2) algoritmos Machine learning: Regresión lineal, árbol de decisión y Deep learning

3)información oculta : modelos predictivos, gráficas

4) Toma de decisiones. Pronóstico

5) Pronosticar: Deep Learning, Regresión lineal y árbol de decisión

6) evaluar las hipótesis: Deep Learning y Regresión lineal

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De acuerdo con Koyuncu et al. (2022), los algortimos .............

Como lo mencionan Chadaga et al. (2021), los algortimo

Como lo describen Chadaga et al. (2021),

Salas-Rueda (2024) utilizó el algortimo deep para analizar el uso de las plataformas LMS en el campo educativo. En particular, las variables dependientes son el análisis y uso de la información escolar, la autonomía y el intercambio de ideas durante el proceso de aprendizaje (Salas-Rueda, 2024).

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Importancia de la Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos se fundamenta en la Informática, las Matemáticas y la Information de expertos. Hace uso de algoritmos de Machine Learning (aprendizaje de maquina), como la Regresión lineal, el Arbol de decisión, y el algoritmo Deep Learning (aprendizaje profundo). La Ciencia de Datos permite descubrir información oculta, evaluar hipótesis, y hacer pronósticos que ayudan en la toma de decisiones.

Objetivo General

El presente estudio tiene como objetivo general el analizar, desde un enfoque mixto, la percepción de los étudiantes sobre la interacción en la web, por medio del muro Padlet, y sus efectos sobre la comprensión, el entusiasmo, la comunicación y la motivación.

Preguntas de investigación

Así entonces, considerando el algoritmo Deep Learning, las preguntas de investigación de nuestro estudio son:

¿Cómo influye la interacción en la web por medio del muro Padlet sobre la comprensión, el entusiasmo, la comunicación y la motivación?

¿Cuál es la percepción de los estudiantes sobre la Interacción en la web con Padlet en el campo educativo?