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Alturas del modelo
Un modelo de información en ingeniería de software es una representación de conceptos y de las relaciones, restricciones, reglas y operaciones para especificar la semántica de los datos para un dominio de discurso elegido. Normalmente especifica relaciones entre tipos de cosas, pero también puede incluir relaciones con cosas individuales. Puede proporcionar una estructura compartida, estable y organizada de requisitos de información o conocimiento para el contexto del dominio[1].
El término modelo de información en general se utiliza para modelos de cosas individuales, como instalaciones, edificios, plantas de proceso, etc. En estos casos, el concepto se especializa en modelo de información de instalaciones, modelo de información de edificios, modelo de información de plantas, etc. Este modelo de información es una integración de un modelo de la instalación con los datos y documentos sobre la misma.
En el ámbito de la ingeniería de software y el modelado de datos, un modelo de información suele ser una representación abstracta y formal de tipos de entidades que puede incluir sus propiedades, relaciones y las operaciones que pueden realizarse con ellas. Los tipos de entidades del modelo pueden ser clases de objetos del mundo real, como los dispositivos de una red, o sucesos, o pueden ser ellos mismos abstractos, como las entidades utilizadas en un sistema de facturación. Normalmente, se utilizan para modelar un dominio restringido que puede describirse mediante un conjunto cerrado de tipos de entidad, propiedades, relaciones y operaciones.
Modelos científicos
Si eres modelo, tu trabajo consiste en modelar la ropa que fabrican los diseñadores y las marcas de moda. Si alguien te pregunta qué estás haciendo, dices que estás modelando o haciendo de modelo. Si te gusta crear algo pero te inspiras en otra obra, puedes decir que has modelado tu obra a partir de algo. O puedes decir que lo has modelado. Si te gusta crear pequeñas maquetas de aviones, barcos o coches, puedes llamarte modelista, pero también modelista. Si… . pero ya se entiende, ¿no? Este artículo trata del uso de la doble L en las formas flexionadas de la palabra modelar. Y por si te lo preguntas, sí, es una de esas cosas de “Estados Unidos contra el resto del mundo angloparlante”.
El primer modelo en la lengua inglesa no fue el verbo model, sino el sustantivo model. Los primeros rastros de la palabra aparecieron durante la segunda mitad del siglo XVI, momento en el que se utilizaba para los diseños de los arquitectos -un significado ya obsoleto-, pero también como algo hecho a escala, como un modelo de avión moderno. La palabra derivó del francés medio modelle, a su vez derivado del italiano modello, que puede rastrearse hasta la raíz latina modus, que significa “manera” o “medida”.
Modelo de pista
El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que enseña a los ordenadores a hacer lo que es natural para los humanos y los animales: aprender de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan métodos computacionales para “aprender” información directamente de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo. Los algoritmos mejoran adaptativamente su rendimiento a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje. El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático.
Los algoritmos de aprendizaje automático encuentran patrones naturales en los datos que generan conocimiento y ayudan a tomar mejores decisiones y predicciones. Se utilizan todos los días para tomar decisiones críticas en el diagnóstico médico, el comercio de acciones, la previsión de la carga de energía y mucho más. Por ejemplo, los sitios de medios de comunicación se basan en el aprendizaje automático para cribar millones de opciones y ofrecerle recomendaciones de canciones o películas. Los minoristas lo utilizan para conocer el comportamiento de compra de sus clientes.
Considere la posibilidad de utilizar el aprendizaje automático cuando tenga una tarea o un problema complejo que implique una gran cantidad de datos y muchas variables, pero sin una fórmula o ecuación existente. Por ejemplo, el aprendizaje automático es una buena opción si necesita manejar situaciones como éstas:
Modelo de tamaño normal
Un modelo puede tener muchas formas, tamaños y estilos. Es importante destacar que un modelo no es el mundo real, sino simplemente una construcción humana que nos ayuda a comprender mejor los sistemas del mundo real. En general, todos los modelos tienen una entrada de información, un procesador de información y una salida de resultados esperados. Modeling Methodology for Physics Teachers (más información) (1998) ofrece un esquema de la estructura de los modelos genéricos que resulta útil para la enseñanza de las geociencias. En “Modeling the Environment”, Andrew Ford ofrece una discusión filosófica sobre qué son los modelos y por qué son útiles. Merece la pena echar un vistazo a los primeros párrafos del capítulo 1 del libro de Ford.
A continuación identificamos 4 tipos de modelos para su discusión y referencia. Siga el enlace a un tipo de modelo para ver una introducción a su uso en el aula y actividades de ejemplo. En la práctica, un modelo bien desarrollado de un sistema del mundo real probablemente contenga aspectos de cada uno de los tipos de modelos descritos aquí.
Demostraciones interactivas en el aula Las demostraciones interactivas son modelos físicos de sistemas que pueden observarse y manipularse fácilmente y que tienen características similares a las de sistemas más complejos del mundo real. Estos modelos pueden servir de puente entre los modelos conceptuales y los modelos de sistemas más complejos del mundo real.