El pasado 24 de junio, Microsoft ha anunció el lanzamiento de Windows 11, previsto para otoño, aunque el despliegue general será durante en el primer trimestre de 2022. En la era de los smartphones y las tabletas de última generación, Microsoft lanza un nuevo sistema operativo mucho más visual e inteligente.
Habrá un tiempo limitado para actualizaciones gratuitas. Una vez finalizado, será un sistema operativo de pago.
En este articulo vamos a tratar un tema de actualidad como son las criptomonedas. Para entender mejor que son y para que sirven exactamente.
Las criptomonedas (también conocidas como criptodivisas) son monedas digitales creadas para funcionar como un medio de intercambio mediante la utilización de sistemas criptográficos. De esta forma, como la transacción esta encriptada, se introduce un método de seguridad a la hora de realizar las transacciones, así como para mantener un control sobre las que se van creando. Hay que aclarar que, aunque se pueden crear nuevas monedas, las bases de datos que guardan el flujo de las mismas tiene unos registros limitados, por lo que, en la mayoría de los casos, la emisión de nuevas monedas estará limitada.
En este último post sobre Machine Learning y la Inteligencia Artificial, vamos a presentar el algoritmo más potente hasta la fecha que viene a generar un gran debate sobre la capacidad que pueden tener las máquinas para suplir las tareas del ser humano. Estamos hablando de GTP-3.
La última inteligencia artificial de lenguaje de OpenAI, GPT-3, es realmente apasionante, pero, en realidad, carece de cualquier tipo de comprensión del mundo real y de las implicaciones de las palabras con las que trabaja. Ha sido elogiada por su capacidad de comprensión para escribir incluso novelas o historias, pero permanece al margen de conceptos complejos como el racismo, el cual no es capaz de discernir entre posible contenido ofensivo hacia algún colectivo o población.
Uno puede pensar en el aprendizaje automático, como un nombre diferente para algo que ya existe. Tal vez sea sólo una forma actualizada de describir las estadísticas, o una nueva forma de hablar de la ciencia de los datos. Pero la clave cuando se piensa en el aprendizaje automático es el enfoque en el término “aprendizaje”.
El aprendizaje automático ciertamente tiene estadísticas. También podría ser una parte clave de los esfuerzos en el campo de la ciencia de datos. Pero estas son sólo las herramientas que una máquina necesita para aprender. No son un sustituto del aprendizaje. Imaginemos lo que significa aprender:
Gran parte de la informática todavía se trabaja con instrucciones explícitas. En la programación tradicional, se configura la máquina para aceptar una entrada y producir una salida basada en el algoritmo. La entrada es el comando y la salida es una respuesta predeterminada. Eso funcionará bien cuando tenga un programa con cálculos simples. Pero se vuelve un poco más complicado cuando los humanos no podemos instruir explícitamente a la máquina sobre qué hacer.
En estos casos, se necesita un modelo de programación que permita que la máquina aprenda. También debe darle a la máquina cierta capacidad para responder a los feedback. Este es un escenario perfecto para el machine learning.
Machine Learning es una de las áreas más activas en inteligencia artificial. Esto se debe en parte al boom en Big Data, pero también a los enormes avances en los algoritmos de aprendizaje automático. Ahora tenemos máquinas que pueden aprender a conducir automóviles, buscar nuevos productos farmacéuticos e incluso ser jugadores expertos en juegos que requieren una estrategia creativa y compleja.
Estas habilidades son solo el comienzo. Las máquinas están mejorando en tareas que, en el pasado, solo podían ser realizadas por humanos e incluso están aprendiendo a hacer juicios mejores a través del análisis de patrones y la toma de decisiones estratégicas.
Hola, soy Fernando Sada, director técnico de Neodata IT Solutions, y en este post quiero explicar Istio en cinco minutos de lectura.
Ejecutar aplicaciones de software no es fácil, es posible que esté operando en diferentes regiones, diferentes plataformas, algunas de sus aplicaciones pueden ejecutarse en máquinas virtuales, otras pueden ejecutarse en contenedores y estas aplicaciones pueden estar escritas en diferentes lenguajes de programación o usar diferentes protocolos de red. Por ello, la pregunta que nos uno se hace es: ¿Cómo se puede mantener este sistema tan complejo?
GitLab Es una suite completa de git, de software libre basado en lenguaje Ruby, que nos permite gestionar, crear, administrar y conectar nuestros repositorios con diferentes aplicaciones y realizar todo tipo de integraciones con ella.
Este Vídeo resume muy bien que hace GitLab.
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