INVESTIGACIÓN APLICADA,
UN ENFOQUE EN LA TECNOLOGÍA
INVESTIGACIÓN APLICADA, UN ENFOQUE EN LA TECNOLOGÍA
Año 9, No. 18, julio-diciembre 2024, es una publicación electrónica semestral editada por Zulma Sánchez Estrada. Av. de Las Rosas 260A, Fracc. Hda. Real de Tultepec, Tultepec, Edo.de México,
C.P. 54987, E-mail:
investigacionaplicada4@gmail.com
Editores responsables: Zulma Sánchez Estrada, Jorge Noriega Zenteno, Jorge Aarón Noriega Sánchez. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2022-010414492600-203, ISSN: 3594-035X, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este número, Zulma Sánchez Estrada, Av. de Las Rosas 260A, Fracc. Hda. Real de Tultepec, Tultepec, Edo. de México, C.P. 54987, fecha de última modificación, 31 de diciembre de 2024.
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Revista Arbitrada e Indexada
Folio Latindex: 28438
https://latindex.org/latindex/ficha/24812r
DOI
10.60968/iaet.3594-035X
Certificado de Factor de Impacto Internacional SJIF (Scientific Journal Impact Factor)
En este número
Sistema de clasificador de insectos con redes neuronales
En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) a diferencia de los enfoques de programación tradicionales, las redes neuronales son capaces de aprender patrones y características complejas directamente de los datos. Este enfoque se conoce como aprendizaje automático o aprendizaje profundo (deep learning), Las redes neuronales pueden aprender automáticamente las características relevantes de los datos de entrenamiento.
Las redes neuronales son efectivas para procesar datos no estructurados, como imágenes, texto o audio, las redes neuronales pueden aprender representaciones jerárquicas de los datos, lo que significa que pueden identificar características simples en las capas iniciales y combinarlas para reconocer patrones más complejos en capas posteriores, las redes neuronales tienden a mejorar su rendimiento a medida que se les suministra más datos de entrenamiento. A través del entrenamiento con grandes conjuntos de datos, la red neuronal puede aprender patrones más robustos y generalizar mejor a nuevas instancias.
Flexibilidad y adaptabilidad se define como una red neuronal que puede adaptarse y ajustarse a diferentes conjuntos de datos. Puede generalizar patrones y características aprendidos durante el entrenamiento para clasificar correctamente objetos no vistos en el conjunto de prueba.
En resumen, entrenar una red neuronal para la clasificación, permite que un sistema sea más flexible y capaz de manejar problemas de clasificación de manera más eficiente, gracias a la capacidad de la red neuronal para aprender patrones complejos y características automáticamente de los datos.
La investigación es la base del desarrollo de toda sociedad, por ello es importante que se atiendan las necesidades mismas que favorezcan este desarrollo. A lo lago de los años se han descuidado de manera sustancial las áreas relevantes de la investigación, Por lo que podrían fortalecer el crecimiento económico, social y educativo de México. Por esta razón es importante reestructurar las bases de la investigación tecnológica e incentivar el interés mostrando el potencial y alcance de estas, formando así profesionales que ayuden al mejoramiento del país y la sociedad futura.
La revista Investigación Aplicada, un Enfoque en la Tecnología es una publicación arbitrada por pares e indexada.
La revista está indexada en los siguientes índices editoriales:
1. International Standard Serial Number – International Centre, dirigido por la Red ISSN, con sede en París. (Internacional)
https://portal.issn.org/resource/ISSN/2594-035X#
2. Instituto Nacional del Derecho de Autor - Centro Nacional ISSN México (México, Internacional)
https://www.agenciasindautor.cultura.gob.mx/issn/index.php#search?q=3594-035X
3. Latindex. Folio: 28438 (América Latina, el Caribe, España y Portugal)
4. ORCID (Internacional)
https://orcid.org/0000-0003-4920-8606
5. Researcher ID (Internacional)
https://drive.google.com/file/d/1NDski_BW4Tuue_oolNsJWNDQHKWfBoIK/view?usp=sharing
6. Academia.edu (Internacional)
https://independent.academia.edu/Investigaci%C3%B3nAplicadaRevista
7. Google Académico (Google Scholar) (Internacional)
https://scholar.google.com/citations?hl=es&authuser=2&user=ABDCkcAAAAAJ
8. DOI (MEDRA, Italia) (Internacional)
https://doi.org/10.60968/IAET.3594-035X
9. MENDELEY (ELSEVIER) (Internacional)
https://drive.google.com/file/d/1-K_z2eCrQLwLzsN9Mn4Z3SiEv56qxfcT/view?usp=sharing
10. SJIF (Scientific Journal Impact Factor) (América y Europa)
https://sjifactor.com/passport.php?id=24092
11. Portal UNAM-Latindex (América Latina, El Caribe, España, Portugal)
12. Livre (Brasil, Reino Unido, Francia, Italia, Alemania)
13. RePEc (Research Papers in Economics) (Nueva Zelanda, Reino Unido)
https://authors.repec.org/pro/psx1/
14. LatinREV (Red latinoamericana de revistas académicas en ciencias sociales y humanidades)
(Argentina, Centro y Sudamérica)
https://drive.google.com/file/d/1QmaaKVggol6_Hy0Daxui86P-xdmi_vsc/view?usp=sharing
Presentación de Servicios 1
Presentación de Servicios 2
INDEXADA Y ARBITRADA
Recepción de artículos
Primera publicación de enero al 20 de junio, segunda publicación de julio al 20 de diciembre de 2024
La revista Investigación Aplicada, un Enfoque en la Tecnología es una publicación periódica, indexada y arbitrada que tiene como propósito principal divulgar el trabajo científico de investigadores, por tal motivo, los artículos publicados tienen relación con el trabajo y aplicación de la Investigación, en general y con las derivaciones de la ingeniería que se desarrollan en el ámbito de la investigación, en particular. Las ediciones se publican cada seis meses. Las fechas de las ediciones semestrales son los días 30 de junio y 31 de diciembre. La recepción de artículos es durante enero a junio, y de julio a diciembre.
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