MAPA DE RECURSOS

Elige según la decisión que necesites tomar.

Cada recurso indica su nivel inicial, salida, herramientas, acceso, versión y límites de evidencia antes de abrirlo.

01Empieza

Ejecuta un modelo base transparente.

02Construye

Conserva las condiciones de ingeniería.

03Evalúa

Comprueba las fugas, el error y los fallos.

04Supervisa

Define las pruebas y quién puede aprobar las decisiones.

Acceso público: los recursos se abren sin correo electrónico. El Blueprint para suscriptores llega por correo tras la confirmación. La lección inicial y los ejemplos didácticos descargables se pueden utilizar gratis sin suscribirse.

01 / Empieza

Construye el primer resultado transparente.

Primer paso recomendado · Auditoría didáctica ejecutablev0.2.1-previewAcceso público

Power-Electronics ML Baseline Starter Kit

Dos ejercicios didácticos sintéticos para auditar la validación por grupos, la fuga directa de etiquetas y una comparación entre modelo y regla de ingeniería.

Resultado: Una decisión reproducible entre regla y aprendizaje automático, seguida de un modelo base por grupos con indicadores indirectos que sigue siendo solo un candidato pendiente de validación
Herramientas: Ejecutor de Windows o Python 3.13.5; NumPy 2.2.3; pandas 2.3.3; scikit-learn 1.8.0
Nivel inicial: Experiencia en electrónica de potencia; se presupone poco o ningún conocimiento de Python
Formato: Dos cuadernos + dos CSV + ejecutor + salidas verificadas + lista de comprobación + licencia
Límite de las pruebas: Solo datos sintéticos. El ejercicio 1 contiene fuga directa de la etiqueta y prefiere la regla exacta; el ejercicio 2 utiliza indicadores indirectos y tampoco estima el rendimiento en hardware.
Actualizado: 2026-08-26

Abre el kit de inicio

02 / Construye

Convierte el trabajo de ingeniería en recursos trazables.

Pruebas publicadasPublicación de pruebas v1.0.0Acceso público

Field Note 001: define qué significa superar la evaluación

Un proceso LLC reproducible que conserva los registros de candidatos, los resultados de los controles, las pruebas de repetición y un fallo de método separado.

Resultado: Un ciclo trazable de pruebas y un límite de aceptación explícito
Herramientas: Navegador; inicio rápido opcional con Python o PowerShell
Nivel inicial: Experiencia en procesos y simulación de electrónica de potencia
Formato: Caso detallado + recursos públicos
Límite de las pruebas: Un punto de funcionamiento y un modelo equivalente simplificado; sin aprobación de hardware ni equivalencia con otro solucionador.
Actualizado: 2026-08-22

Lee Field Note 001

Recurso publicadov1.0.0Acceso público

Inicio rápido del proceso LLC

Ejecuta un proceso acotado de 20 candidatos y examina la integridad de las salidas, los campos de decisión, los gráficos y las condiciones de repetición.

Resultado: Una ejecución reproducible de un proceso, no un modelo de aprendizaje automático entrenado
Herramientas: Lanzador de Windows, Python, PowerShell, Jupyter o Colab
Nivel inicial: Diseño de convertidores; la ruta de Windows no exige editar código, pero requiere un lanzador de Python que funcione
Formato: ZIP con scripts, cuaderno, comprobaciones y salidas
Límite de las pruebas: La tabla exportada no es un conjunto de datos de entrenamiento cualificado; el paquete demuestra un proceso de gestión de pruebas.
Actualizado: 2026-08-22

Descarga el inicio rápido v1.0.0

03 / Evalúa

Pon a prueba la afirmación donde puede fallar.

Nota de trabajoVersión de trabajoAcceso público

Seis comprobaciones antes de confiar en un modelo sustituto

Una ruta de aceptación en lenguaje sencillo que abarca modelos base, diseños no vistos, residuos, entradas desconocidas, incertidumbre y abstención.

Resultado: Unas condiciones de revisión para decidir cuándo puede utilizarse un modelo sustituto
Herramientas: Resultados del modelo y revisión de ingeniería
Nivel inicial: Evaluación de modelos de ingeniería
Formato: Nota de trabajo + lista de comprobación
Límite de las pruebas: Los umbrales siguen siendo específicos de cada decisión y requieren pruebas independientes; no se afirma que exista un umbral de confianza universal.
Actualizado: 2026-08-12

Lee las comprobaciones de aceptación

Recurso publicadov1.0.0Acceso público

Archivo de pruebas LLC

El archivo más detallado de 200 candidatos para examinar registros, manifiestos, verificación, repetición y el fallo de método conservado.

Resultado: Un historial de auditoría más completo de la campaña de Field Note 001
Herramientas: Python e inspección de archivos
Nivel inicial: Soltura para revisar pruebas de ingeniería estructuradas
Formato: Archivo ZIP versionado
Límite de las pruebas: El archivo no añade validación en varios puntos, de mayor fidelidad o con hardware.
Actualizado: 2026-08-22

Descarga el archivo de pruebas

04 / Supervisa

Define las pruebas y la autoridad humana.

Recurso para suscriptoresv1.2Correo del suscriptor

Power-Electronics Workflow Automation Blueprint

Una estructura de supervisión de siete módulos para descomponer trabajo experto, definir pruebas y conservar los puntos de revisión humana.

Resultado: Una plantilla reutilizable de proceso, pruebas y aceptación
Herramientas: Lector de PDF
Nivel inicial: Ingenieros que diseñan procesos técnicos repetibles
Formato: PDF entregado en el correo de bienvenida de suscriptores confirmados
Límite de las pruebas: El enlace de descarga se envía tras confirmar el correo. Este recurso apoya la revisión de ingeniería; no aprueba un diseño.
Actualizado: 2026-08-26

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¿No sabes por dónde empezar? Utiliza primero el modelo base sintético público; suscribirse es opcional.

Abre el primer paso recomendado