Publicaciones Similares

  • Auditoría de seguridad en sistemas y aplicaciones

    Una auditoría de seguridad es una revisión sistemática y detallada de la seguridad de los sistemas y aplicaciones de una organización. Su objetivo principal es identificar vulnerabilidades y asegurar que los sistemas cumplen con las políticas y estándares de seguridad establecidos. La importancia de realizar auditorías de seguridad radica en la protección de la información…

  • Patrones de diseño

    Patrones de diseño Introducción Los patrones de diseño son soluciones recurrentes a problemas de diseño que aparecen una y otra vez. Puntos clave Cada patrón de diseño es una solución general y reutilizable para problemas que ocurren repetidamente y de forma habitual. Normalmente cada patrón es una plantilla de solución. Los patrones son genéricos y…

  • Agentes de IA

    La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que interactuamos con el mundo. Entre las aplicaciones más interesantes y útiles se encuentran los agentes de IA, programas diseñados para realizar tareas específicas, aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones. En este artículo, exploraremos qué son los agentes de IA, cómo funcionan y…

  • NoSQL

    Bases de Datos SQL (Relacionales) Difíciles de escalar. Difícil fragmentar por servicios o áreas geográficas. Un pequeño error en un fichero puede arrui­nar toda la base de datos Un error en una SQL puede borrar todas las tablas o corromper un repositorio. Bases de datos NoSQL Su objetivo es garantizar la escalabilidad, asegurando que los…

  • Minería de datos

    Definición de Minería de Datos La Minería de Datos (Data Mining) es un conjunto de técnicas y procesos de análisis de datos que permite extraer información de bases de datos y Almacenes de Datos mediante la búsqueda automatizada de patrones y relaciones. Modelos de Minería de Datos De verificación. El usuario solicita que se verifique…

  • Historia de las redes neuronales

    1958 – Perceptrón 1965 – Perceptrón multicapa 1980’s Neuronas Sigmoidales Redes Feedforward Retropropagación 1989 – Convolutional neural networks (CNN) / Recurent neural networks (RNN) 1997 – Long short term memory (LSTM) 2006 – Deep Belief Networks (DBN): Nace deep learning Restricted Boltzmann Machine Encoder / Decoder = Auto-encoder 2014 – Generative Adversarial Networks (GAN)