[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119356-es":3,"doc-seo-119356-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},119356,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",24,"Tecnología","Traducción inteligente de lenguaje de señas mediante aprendizaje automático y visión artificial - Artículo científico","La investigación presenta el diseño e implementación de un sistema de traducción inteligente de lenguaje de señas integrado en dispositivos móviles. Se aplica un enfoque metodológico basado en modelos de aprendizaje automático optimizados para entornos con recursos limitados, validando su funcionamiento mediante pruebas experimentales. Los resultados evidencian procesamiento eficiente de datos y mejoras de rendimiento frente a métodos tradicionales. El trabajo concluye que la adopción de aprendizaje automático en plataformas móviles implica un avance relevante, aunque persisten desafíos ligados a la gestión de datos y la seguridad.","Criterio. Revista Multidisciplinaria  \nVolumen 5 | No. 8 | Abril -septiembre 2025 [https:// revistacriterio.org](https:// revistacriterio.org)  \nISSN: 3006-2586 / ISSN-L: 3006-2586  \n[http://doi.org/10.62319/criterio.v.5i8.33](http://doi.org/10.62319/criterio.v.5i8.33)  \nPáginas 22-43  \nTraducción inteligente de lenguaje de señas medianteaprendizaje automático y visión artificial  \nIntelligent sign language translation using machine learning and computer vision  \nDeyvis Quinta Lipe  \n[deyvisquintalipe@gmail.com](deyvisquintalipe@gmail.com)  \n[https://orcid.org/0009-0003-7230-2155](https://orcid.org/0009-0003-7230-2155)  \nUniversidad Pública de El Alto La Paz – Bolivia  \nPablo José Guerrero  \n[pabloguerrero.edu@gmail.com](pabloguerrero.edu@gmail.com)  \n[https://orcid.org/0000-0003-0999-071X](https://orcid.org/0000-0003-0999-071X)  \nUniversidad Pública de El Alto La Paz – Bolivia  \nArtículo recibido 18 de octubre de 2024 / Arbitrado 30 de octubre de 2024 / Aceptado 15 enero 2025 / Publicado 05 de abril de 2025  \n RESUMEN  \nEl desarrollo de sistemas móviles con aprendizaje automático ha revolucionado la optimización de procesos en diversas áreas. Esta investigación tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema que integre inteligencia artificial en dispositivos móviles para mejorar la eficiencia y precisión en la toma de decisiones. Se utilizó un enfoque metodológico basado en la aplicación de modelos deaprendizaje automático optimizados para dispositivos con recursos limitados, garantizando sufuncionalidad mediante pruebas experimentales. Los resultados demostraron que el sistema es capaz de procesar datos de manera eficiente, mejorando el rendimiento en comparación con métodostradicionales. En conclusión, la implementación de aprendizaje automático en plataformas móviles representa un avance significativo, aunque enfrenta desafíos como la gestión de datos y la seguridad. No obstante, las soluciones tecnológicas actuales han permitido superar muchas limitaciones, abriendo nuevas oportunidades para el desarrollo de aplicaciones inteligentes y accesibles.  \nPalabras clave: Aprendizaje automático, dispositivos móviles, optimización, inteligencia artificial.  \n ABSTRACT  \nThe development of mobile systems with machine learning has revolutionized process optimization in various areas. This research aims to design and implement a system that integrates artificial intelligence into mobile devices to improve efficiency and accuracy in decision-making. A methodological approach based on the application of machine learning models optimized for devices with limited resources was used, ensuring their functionality through experimental testing. The results demonstrated that the system is capable of processing data efficiently, improving performance compared to traditional methods. In conclusion, the implementation of machine learning on mobile platforms represents a significant advance, although it faces challenges such as data management and security. However, current technological solutions have overcome many limitations, opening new opportunities for the development of intelligent and accessible applications.  \nKeywords: Machine learning, mobile devices, optimization, artificial intelligence.  \n22  \nTraducción inteligente de lenguaje de señas mediante aprendizaje automático y visión artificial  \nDeyvis Quinta Lipe; Pablo José Guerrero  \nINTRODUCCIÓN  \nDada la globalización del mundo, la comunicación de las naciones se ha retrasado en materiainclusiva para algunas comunidades, como las personas con discapacidad auditiva, que generalmente se encuentran aisladas de una vida cotidiana normal, debido a la escasa educación ypoca interacción con otros grupos. En el contexto mencionado, la Lengua de señas es el medio de comunicación más utilizado para las personas sordas, permitiendo que las personas sordas puedan vincularse y llevar una vida normal. Sin embargo, el conocimiento de la lengua de señas por personasoyentes es escaso o nulo, m","cbCair7pA7cqqqSc","https://ap.wps.com/l/cbCair7pA7cqqqSc","pdf",1985536,4,1,22,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Comunicación gestual y lenguas codificadas manualmente\n## Contexto de la discapacidad auditiva en Bolivia","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo de la investigación sobre traducción de lenguaje de señas?\",\"answer\":\"Diseñar e implementar un sistema que integre inteligencia artificial en dispositivos móviles para mejorar la eficiencia y precisión en la toma de decisiones asociadas a la traducción.\"},{\"question\":\"Qué enfoque metodológico se utilizó en el sistema propuesto?\",\"answer\":\"Se emplearon modelos de aprendizaje automático optimizados para dispositivos con recursos limitados y se verificó la funcionalidad mediante pruebas experimentales.\"},{\"question\":\"Qué resultados se reportan frente a métodos tradicionales?\",\"answer\":\"El sistema procesa datos de manera eficiente y mejora el rendimiento en comparación con métodos tradicionales.\"}]","Traducción inteligente de lenguaje de señas mediante aprendizaje automático y visión artificial - 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