{"id":83484,"date":"2024-12-02T17:06:34","date_gmt":"2024-12-02T09:06:34","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=83484"},"modified":"2025-03-03T11:45:19","modified_gmt":"2025-03-03T03:45:19","slug":"que-es-el-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/blog\/que-es-el-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?"},"content":{"rendered":"
<\/div>
\n
<\/div>\n
\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h1><\/div>\n\n\n\n
\n
\"\"<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Introducci\u00f3n al aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico es un subconjunto de la inteligencia artificial<\/a> que se centra en permitir que las computadoras aprendan de los datos, sin necesidad de ser programadas expl\u00edcitamente. En otras palabras, es una forma de ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas a aprender y mejorar a partir de la experiencia, tal como lo hacen los humanos. Las aplicaciones comunes del aprendizaje autom\u00e1tico incluyen Facebook y otras plataformas de redes sociales que utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para sugerir amigos, grupos y contenido en funci\u00f3n de los intereses y la actividad del usuario. Aunque esto es solo la punta del iceberg, el aprendizaje autom\u00e1tico se est\u00e1 convirtiendo en algo cada vez m\u00e1s prominente en diversos campos, como el diagn\u00f3stico m\u00e9dico, el an\u00e1lisis de valores, el reconocimiento de huellas dactilares, el procesamiento de voz, las compras en l\u00ednea, la previsi\u00f3n del clima y muchos otros.
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

C\u00f3mo funciona el aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
La idea central detr\u00e1s del aprendizaje autom\u00e1tico es crear algoritmos que puedan aprender de los datos y luego usar ese conocimiento para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos. Este proceso implica varios pasos:<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Recopilaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n

El primer paso es recopilar datos que puedan utilizarse para entrenar el algoritmo. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como sensores, bases de datos o interacciones de usuarios.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

Preprocesamiento de datos<\/h3>\n\n\n\n

Una vez que se recopilan los datos, deben preprocesarse para hacerlos utilizables por el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico. Esto puede implicar limpiar los datos, eliminar informaci\u00f3n irrelevante y convertirlos en un formato que se pueda procesar f\u00e1cilmente.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

Entrenamiento del modelo<\/h3>\n\n\n\n

El siguiente paso es entrenar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico con los datos preprocesados. Durante el entrenamiento, el algoritmo aprende a reconocer patrones en los datos y hacer predicciones basadas en esos patrones.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

Evaluaci\u00f3n del modelo<\/h3>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de que el modelo se entrena, debe evaluarse para determinar qu\u00e9 tan bien funciona con nuevos datos. Esto se hace probando el modelo con un conjunto de datos separado que no se us\u00f3 durante el entrenamiento.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n

Despliegue del modelo<\/h3>\n\n\n\n

Finalmente, el modelo entrenado se implementa y se usa para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

\n
\n
\n

Tipos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
Aunque el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) a menudo se discute en el contexto de la inteligencia artificial, no todas las aplicaciones de la IA implican aprendizaje autom\u00e1tico. El aprendizaje autom\u00e1tico es similar al aprendizaje humano en el sentido de que requiere datos de entrenamiento para identificar patrones y hacer predicciones. El aprendizaje autom\u00e1tico se clasifica en cuatro tipos: Supervised Learning<\/strong> (aprendizaje supervisado), Unsupervised Learning<\/strong> (aprendizaje no supervisado), Semi-Supervised Learning<\/strong> (aprendizaje semi-supervisado) y Reinforcement Learning<\/strong> (aprendizaje por refuerzo).<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"Gr\u00e1fico<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

Supervised Learning<\/h3>\n\n\n\n
El aprendizaje supervisado es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que implica etiquetar los datos para ense\u00f1ar a la m\u00e1quina c\u00f3mo identificar las respuestas correctas. Por ejemplo, en el caso del reconocimiento de im\u00e1genes de gatos y perros, las im\u00e1genes deben ser etiquetadas previamente por humanos para identificar las caracter\u00edsticas que distinguen a los gatos y perros, como las orejas, las patas y la forma del cuerpo. Luego, la m\u00e1quina analiza los datos para identificar patrones y hacer predicciones. El aprendizaje supervisado requiere una cantidad significativa de datos para lograr una alta precisi\u00f3n, pero es eficaz en tareas donde hay una gran cantidad de datos etiquetados disponibles.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"Gr\u00e1fico<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

Unsupervised Learning<\/h3>\n\n\n\n
Como sugiere la palabra, el aprendizaje no supervisado implica entrenar a una m\u00e1quina sin proporcionar ejemplos de entrenamiento pre-etiquetados. En su lugar, se deja que la m\u00e1quina identifique autom\u00e1ticamente las caracter\u00edsticas de los datos y las clasifique por s\u00ed sola. Por ejemplo, se le puede proporcionar a una m\u00e1quina una gran cantidad de im\u00e1genes de gatos y perros para que aprenda, pero sin decirle de antemano cu\u00e1les son gatos y cu\u00e1les son perros. La m\u00e1quina luego distingue autom\u00e1ticamente las caracter\u00edsticas potenciales de los gatos y perros y las clasifica en consecuencia. Las funciones comunes del aprendizaje no supervisado incluyen la agrupaci\u00f3n, la asociaci\u00f3n y la reducci\u00f3n de dimensiones, que son herramientas \u00fatiles para la exploraci\u00f3n de datos en las primeras etapas de la miner\u00eda de datos. Aunque los m\u00e9todos de aprendizaje no supervisado requieren menos intervenci\u00f3n humana, pueden generar problemas para los modelos de IA. Esto se debe a que las caracter\u00edsticas irrelevantes pueden recibir demasiado peso, lo que puede dar lugar a resultados de predicci\u00f3n sesgados.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n

Semi-Supervised Learning<\/h3>\n\n\n\n
El aprendizaje semi-supervisado implica etiquetar una peque\u00f1a porci\u00f3n de los datos para proporcionar un est\u00e1ndar para los juicios del aprendizaje autom\u00e1tico. Este m\u00e9todo permite realizar predicciones m\u00e1s precisas y es actualmente el tipo de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s utilizado. Por ejemplo, se puede hacer una selecci\u00f3n aleatoria de 100 im\u00e1genes de gatos y perros, y 10 de estas im\u00e1genes pueden ser etiquetadas para informar a la m\u00e1quina sobre las caracter\u00edsticas de los gatos o perros. La m\u00e1quina luego aprende a reconocer la relaci\u00f3n entre las caracter\u00edsticas en las im\u00e1genes por s\u00ed sola, utilizando las 10 im\u00e1genes etiquetadas como referencia. T\u00edpicamente, las predicciones de la m\u00e1quina en el aprendizaje semi-supervisado son m\u00e1s precisas que aquellas generadas en el aprendizaje no supervisado.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"gr\u00e1fico<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

Reinforcement Learning<\/h3>\n\n\n\n
El funcionamiento del aprendizaje por refuerzo implica interactuar directamente con el entorno para aprender c\u00f3mo lograr los resultados deseados. Este m\u00e9todo de aprendizaje no requiere etiquetado, sino que indica a la computadora qu\u00e9 acciones son correctas y cu\u00e1les son incorrectas, permitiendo que la m\u00e1quina aprenda de sus errores para volverse cada vez m\u00e1s eficiente en lograr sus objetivos. En el contexto del aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo es especialmente importante. Por ejemplo, cuando la m\u00e1quina est\u00e1 aprendiendo de manera aut\u00f3noma a reconocer caracter\u00edsticas distintas y err\u00f3neamente identifica la imagen de un perro como un gato, puede ser guiada por un humano para aprender del error y mejorar su capacidad de clasificar e identificar correctamente, lo que resulta en predicciones m\u00e1s precisas y confiables.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Aplicaciones del aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Reconocimiento de im\u00e1genes<\/h3>\n\n\n\n
Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden entrenarse para reconocer objetos, personas y otras caracter\u00edsticas en im\u00e1genes.<\/div>\n\n\n\n

Procesamiento de lenguaje natural<\/h3>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico puede utilizarse para analizar y comprender el lenguaje humano, lo que permite aplicaciones como chatbots y asistentes de voz.<\/div>\n\n\n\n

An\u00e1lisis predictivo<\/h3>\n\n\n\n
Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden usarse para hacer predicciones sobre eventos futuros o comportamientos, bas\u00e1ndose en patrones en datos hist\u00f3ricos.<\/div>\n\n\n\n

Detecci\u00f3n de fraudes<\/h3>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico puede utilizarse para detectar y prevenir fraudes en transacciones financieras.<\/div>\n\n\n\n

Diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/h3>\n\n\n\n
Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden entrenarse para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas y ayudar a diagnosticar enfermedades.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Resumen del aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
El aprendizaje autom\u00e1tico es una herramienta poderosa que ha revolucionado la forma en que resolvemos problemas complejos. Al permitir que las computadoras aprendan de los datos, podemos crear algoritmos que tomen decisiones y hagan predicciones que ser\u00edan imposibles para los humanos por s\u00ed solos. En realidad, los cuatro tipos de aprendizaje autom\u00e1tico mencionados\u2014aprendizaje supervisado, no supervisado, semi-supervisado y por refuerzo\u2014son solo clasificaciones aproximadas. La elecci\u00f3n de qu\u00e9 algoritmo ejecutar en un proyecto depende de varias consideraciones, como la cantidad real de datos disponibles y los objetivos del proyecto. Por lo tanto, independientemente del m\u00e9todo de aprendizaje, la primera consideraci\u00f3n siempre debe ser: “\u00bfQu\u00e9 problema estamos tratando de resolver?”.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\u00bfListo para ver el aprendizaje autom\u00e1tico en acci\u00f3n? Explora nuestros estudios de caso<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"Gr\u00e1fico<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Aprende sobre el aprendizaje autom\u00e1tico (ML), un tipo de IA que permite a las computadoras aprender a partir de datos. Esta publicaci\u00f3n cubre los conceptos b\u00e1sicos, c\u00f3mo funciona y sus aplicaciones.<\/p>","protected":false},"author":875,"featured_media":89336,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_row-id-gsbp-5aebb46{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap;min-height:250px;padding:0;overflow:hidden;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 68%;background-image:url(https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/\u2014Pngtree\u2014technological-sense-geometric-line-simple_932581-1.jpg);filter:brightness(1) contrast(1) grayscale(0)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}div[id^=gspb_col-id]{box-sizing:border-box;position:relative;padding:var(--gs-row-column-padding, 15px min(3vw, 20px))}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-3ca2438>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-552ead3>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-7a8e5c7>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-9b9a2fe>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-cb82a3a>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-ea4c10e>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9>.gspb_row__content{max-width:var(--wp--style--global--wide-size, 1200px)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46:hover{background-size:cover}#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568{min-height:100%}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568{z-index:10}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{flex-direction:column}body #gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:center}#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}body #gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:flex-end}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568,#gspb_row-id-gsbp-552ead3,#gspb_row-id-gsbp-7a8e5c7,#gspb_row-id-gsbp-ea4c10e{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-7a8e5c7>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-d6476e6.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-d6476e6.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-ef042dc{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-02ac641.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-02d6cef.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-21d2c07.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-2d58f3b1-a6a1.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-3c993da5-b3dd.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-47e8b10.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-5e04496.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-8366131.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-c28485e.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-cece5915-50fa.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-d4880d4.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-d5b9661.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-ef042dc.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-f75cee2.gspb_container>p:last-of-type{margin-bottom:0}#gspb_container-id-gsbp-ef042dc.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-5049ab3{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-552ead3>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-a44ba8c.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-a44ba8c.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-cece5915-50fa{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-47e8b10.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-5e04496.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-c28485e.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-cece5915-50fa.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-f75cee2.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-6c95c4d4-7ac8{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-ea4c10e>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-a9dff21.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-a9dff21.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-47e8b10,.gspb_container-id-gsbp-5e04496,.gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5,.gspb_container-id-gsbp-8366131,.gspb_container-id-gsbp-c28485e,.gspb_container-id-gsbp-f75cee2{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-02ac641.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-2d58f3b1-a6a1.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-3c993da5-b3dd.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-8366131.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-d4880d4.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-933f3e5{font-size:20px}.gspb_container-id-gsbp-3c993da5-b3dd{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_image-id-gsbp-4bc3278f-18bf{text-align:center;height:custom}#gspb_image-id-gsbp-4bc3278f-18bf img{vertical-align:middle;display:inline-block;box-sizing:border-box;max-width:100%;width:300px;height:custom}.gspb_text-id-gsbp-785ccc7{font-size:20px}.gspb_container-id-gsbp-02ac641{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_image-id-gsbp-70c2c579-a199 img{width:300px;height:custom}.gspb_text-id-gsbp-6f1c48e{font-size:20px}.gspb_container-id-gsbp-2d58f3b1-a6a1{flex-direction:column;box-sizing:border-box}.gspb_text-id-gsbp-a7cb7225-d56e{font-size:20px}.gspb_container-id-gsbp-d4880d4{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_image-id-gsbp-189b0ea8-a5d4,#gspb_image-id-gsbp-70c2c579-a199{text-align:center;height:custom}#gspb_image-id-gsbp-189b0ea8-a5d4 img,#gspb_image-id-gsbp-43e7e7c3-a0b6 img,#gspb_image-id-gsbp-70c2c579-a199 img{vertical-align:middle;display:inline-block;box-sizing:border-box;max-width:100%}#gspb_image-id-gsbp-189b0ea8-a5d4 img{width:300px;height:custom}.gspb_text-id-gsbp-df46858{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-3ca2438,#gspb_row-id-gsbp-9b9a2fe,#gspb_row-id-gsbp-cb82a3a{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-3ca2438>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-68dea14.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-68dea14.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-d5b9661{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-d5b9661.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-2188780,.gspb_text-id-gsbp-4d534bd,.gspb_text-id-gsbp-bb0407a,.gspb_text-id-gsbp-bbd0446,.gspb_text-id-gsbp-d170a2f,.gspb_text-id-gsbp-dc1a72a{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-9b9a2fe>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-c151219.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-c151219.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-02d6cef{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-02d6cef.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-a07ddcb{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-cb82a3a>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-01e1904.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-01e1904.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c.gspb_container,.gspb_row{position:relative}#gspb_button-id-gsbp-f64438c{display:flex;justify-content:center}#gspb_button-id-gsbp-f64438c .gspb-buttonbox-text{display:flex;flex-direction:column}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox{box-sizing:border-box;margin-top:0;padding:5px 30px;background-color:#e4002b;font-size:22px;text-align:center!important;font-weight:700!important;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff);border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox:hover{background-color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)!important}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox:hover{color:#e4002b;border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox,#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox>.gspb_backgroundOverlay{border-top-left-radius:20px;border-top-right-radius:20px;border-bottom-right-radius:20px;border-bottom-left-radius:20px}#gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-193a44a.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-193a44a.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-21d2c07{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-21d2c07.gspb_container{position:relative}#gspb_image-id-gsbp-43e7e7c3-a0b6{text-align:center}#gspb_image-id-gsbp-43e7e7c3-a0b6 img{height:auto}@media (max-width:575.98px){#gspb_image-id-gsbp-43e7e7c3-a0b6 img{width:custom;height:auto}#gspb_image-id-gsbp-43e7e7c3-a0b6{height:auto}}","footnotes":""},"categories":[3021],"tags":[],"class_list":["post-83484","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"lang":"es","translations":{"es":83484,"en":87483,"pt":53549,"zh":85766,"tw":48899,"jp":85816,"tr":90197,"de":90250,"fr":92506,"vi":93027,"th":96800,"it":97677,"ko":95575},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83484","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/875"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=83484"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83484\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/89336"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=83484"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=83484"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=83484"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}