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Algoritmo |
Los algoritmos son conjuntos secuenciales exactos de comandos que se ejecutan sobre una entrada diseñada para generar una salida en un formato claramente definido. Los algoritmos se pueden representar en lenguaje sencillo, diagramas, códigos informáticos y otros lenguajes. |
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Beneficiario/Destinatario de la subvención/Concesionario |
Cualquier persona u organización que reciba subvenciones para apoyar sus operaciones (también denominados destinatarios, beneficiarios o concesionarios) |
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Conflicto de intereses |
Un conflicto de intereses implica un conflicto entre el deber público y los intereses privados de un funcionario público, en el que el funcionario público tiene intereses de carácter privado que podrían influir indebidamente en el desempeño de sus obligaciones y responsabilidades oficiales. |
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Control |
Cualquier acción emprendida por la administración, la junta y otras partes para gestionar el riesgo y aumentar la probabilidad de que se logren los objetivos y metas fijadas.1 |
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Corrupción |
El uso indebido activo o pasivo de los poderes de los funcionarios públicos (nombrados o elegidos) para obtener beneficios financieros privados o de otro tipo |
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Análisis de datos |
Un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de destacar información útil, sugerir conclusiones y respaldar las decisiones. |
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Arquitectura de datos |
La arquitectura de datos está compuesta de modelos, políticas, reglas o normas que rigen qué datos se recopilan y cómo se almacenan, disponen, integran y se usan en sistemas de datos y organizaciones. |
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Limpieza de datos |
Un conjunto de procedimientos designados para identificar y corregir, siempre que sea posible, cualquier error de datos, incoherencias y características de datos que no estén claras. |
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Diccionario de datos |
Un catálogo de datos que detalla el contenido de una base de datos. Incluye información sobre cada campo en las tablas de atributos y sobre el formato, las definiciones y las estructuras de las tablas de atributos. Un diccionario de datos es un componente esencial de información de metadatos. |
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Gobernanza de datos |
La gobernanza de datos es un sistema de derechos de decisión y responsabilidades para los procesos relacionados con la información, ejecutado según modelos acordados que detallan quién puede tomar qué acciones con determinada información, y cuándo, en qué circunstancias, usando determinados métodos. |
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Doble financiación |
Una situación en la que los mismos costes para la misma actividad se financian dos veces con fondos públicos. |
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Control previo |
Un control que pretende reducir la posibilidad de un resultado indeseado |
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Control posterior |
Un control que pretende identificar errores, después de un evento |
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Fraude |
El fraude es un delito económico que implica engaño, artimañas o falsas pretensiones, mediante el cual alguien gana ilegalmente. Un fraude real está motivado por el deseo de causar daño engañando a otra persona, mientras que un fraude constructivo es una ganancia obtenida de una relación de confianza. |
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Subvención |
Las subvenciones son transferencias en efectivo, bienes o servicios para las que no se exige devolución. |
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Aprendizaje automático |
Un subconjunto de inteligencia artificial en el que las máquinas aprovechan los enfoques estadísticos para aprender de los datos históricos y hacer predicciones en situaciones nuevas. |
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Apropiación indebida |
Actos que implican el robo o uso indebido de los activos de una organización. |
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Análisis de redes |
Un conjunto de técnicas integradas para identificar las relaciones entre actores y analizar las estructuras sociales o patrones que surgen de la recurrencia de estas relaciones. |
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Bagging positivo sin etiquetar/PU |
El aprendizaje positivo sin etiquetar (PU) es una técnica de aprendizaje automático semisupervisada que permite trabajar con datos muy desequilibrados. El aprendizaje PU podría utilizarse en casos en los que la mayoría de todas las observaciones disponibles pertenecen a casos sin etiquetar |
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Random Forests |
Random Forest es un algoritmo de aprendizaje automático de uso común que combina la salida de varios árboles de decisión para llegar a un único resultado. Maneja problemas de clasificación y regresión. |
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Valores de SHAP |
Los valores de SHAP (Shapley Additive exPlanations) expresan las aportaciones marginales medias de todos los pronosticadores al resultado pronosticado. |
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Supervisado (aprendizaje automático) |
El aprendizaje supervisado es una subcategoría del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisión. A medida que los datos de entrada se introducen en el modelo, este ajusta sus pesos hasta que el modelo se ha ajustado adecuadamente. |
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Conjunto de datos de prueba |
Una muestra seleccionada al azar del conjunto de datos que se usa para evaluar la calidad (p. ej., precisión de pronóstico) del modelo estimada en el conjunto de datos de entrenamiento. |
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Conjunto de datos de formación |
Una muestra seleccionada al azar del conjunto de datos que se usa para estimar («entrenar») el modelo de aprendizaje automático. Los conjuntos de datos de entrenamiento y pruebas son exclusivos mutuamente; eso significa que cada observación pertenece, bien a los conjuntos de datos de entrenamiento o a los de pruebas. |
