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Ramón Pérez Hernández ¿De qué nos suena blockchain? ¿Cuánto tiempo llevamos escuchando que blockchain va a cambiar la forma en la que percibimos diferentes aspectos de nuestra vida y no solo relativos a la economía y los...
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Alejandro de Fuenmayor Cinco retos que debe afrontar toda empresa de aquí a final de año Desde hace años, el pensamiento predominante es que las pequeñas y medianas empresas no tienen los recursos ni el presupuesto necesarios para invertir en tecnologías de la información, lo...
ElevenPaths ElevenPaths Radio – 2×03 Entrevista a Acacio Martín En este episodio entrevistamos a Acacio Martín, Director Regional para España y Portugal de Fortinet, una de las mayores proveedoras de ciberseguridad.
Gonzalo Álvarez Marañón La falacia de la regresión a la media o por qué las medidas de seguridad pueden no funcionar tan bien como parece «Las mujeres muy inteligentes tienden a casarse con hombres menos inteligentes que ellas». ¿A qué crees que se debe? Aprovechando las vacaciones, te propongo que invites a tus cuñados durante la...
Open Future Digitalización en restaurantes: cómo pedir y pagar con el móvil En los últimos años hemos visto cómo la tecnología ha revolucionado prácticamente todos los sectores. Aunque la experiencia presencial del cliente de restauración sigue siendo bastante similar, la digitalización...
AI of Things Lo más destacado del BDID2017 (I): ¡Gracias por disfrutar de este día con nosotros! El pasado martes 31 de octubre celebramos el Big Data Innovation Day 2017 y disfrutamos de una tarde excepcional. El Auditorio de Telefónica estaba repleto de asistentes y muchos otros...
Python para todos: ¿Por qué usamos números aleatorios ?Paloma Recuero de los Santos 23 marzo, 2022 Continuamos hablando de «Python para todos». En esta ocasión, explicando por qué necesitamos poder generar números aleatorios para entrenar nuestros modelos de aprendizaje automático. ¿Qué son los números aleatorios? Un número aleatorio es un número obtenido al azar. El ejemplo clásico es lanzar una moneda, o un dado (no trucado). Cada cara de la moneda o del dato, tiene siempre la misma probabilidad de salir, independientemente del resultado anterior. O del resultado de lanzar el otro dado, si lanzamos simultáneamente dos de ellos. En general cuando se requiere una impredecibilidad en unos determinados datos, se utilizan números aleatorios. Números aleatorios y modelos Machine Learning En Ciencia de Datos, como en cualquier otra rama de la Ciencia, se construyen modelos que nos ayuden a representar la realidad o los fenómenos concretos que queremos estudiar. Pero esta realidad, y nosotros mismos, los seres humanos somos altamente impredecibles. Por ello, si queremos que nuestros modelos predictivos se aproximen a la realidad, deben funcionar como ésta: de forma aleatoria. Algunos ejemplos de este tipo de fenómenos son: Evolución del climaResultado de unas eleccionesErupción del un volcánEvolución del desempleoEpidemias…etc Por tanto, en Machine Learning se trabaja a menudo con generadores de números aleatorios porque éstos permiten a los modelos matemáticos representar la realidad. Generación de números aleatorios Aunque sea tan sencillo como «lanzar un dado», cuando necesitas generar, por ejemplo, un millón de datos, hay que buscar alternativas más eficientes. ¿Por qué no generarlos por ordenador entonces? Esta es un pregunta interesante. Un ordenador es una máquina que repite, a gran velocidad eso sí, los pasos que le pedimos que haga. Sin embargo, es imposible generar algo impredecible en un ordenador. Uno de los primeros científicos interesados en este tema ,el físico John von Neumann, reconocía que la tarea en sí era imposible y acuñó la frase: «Aquel que trate de producir dígitos aleatorios mediante métodos aritméticos está, por supuesto, pecando». «Any one who considers arithmetical methods of producing random digits is, of course, in a state of sin« (John von Neumann) Recientemente han surgido alternativas interesantes, como basar la generación de números aleatorios en procesos físicos realmente impredecibles, como son los procesos cuánticos. Sin embargo, lo más habitual es «tirar por el camino de enmedio» y trabajar con números pseudoaleatorios, que se obtienen a partir de operaciones aritméticas, y se parecen mucho a los números aleatorios. No sirven para todos los casos, por ejemplo en ciberseguridad es muy importante que sean realmente aleatorios, pero para la mayoría de los problemas, funcionan. Una vez aclarado el porqué son necesarios los datos aleatorios en Machine Learning, ya sólo nos queda ponernos manos a la obra y aprender a generarlos en Python. Pero ésto, ya lo dejamos para el próximo post. ¡No te lo pierdas! Python para todos: 5 formas de generar datos aleatorios Telefónica Tech AI of Things ya es una realidadAdvanced Factories o cómo impulsar la fábrica hacia una nueva dimensión productiva
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Gonzalo Álvarez Marañón Matemáticas contra el cibercrimen: cómo detectar fraude, manipulaciones y ataques aplicando la Ley de Benford Cómo aplicar la ley de Benford para luchar contra el cibercrimen. La respuesta, en este post que utiliza las matemáticas para ayudar a la ciberseguridad.
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