por Patrick Kinter | 10/05/2023
Qué es C# (C-Sharp)
C# (pronunciado C sostenido) es un general moderno, lenguaje de programación orientado a objetosdiseñado y desarrollado por Microsoft. Se introdujo por primera vez en 2000 como parte de .NET Framework. C# es un lenguaje de tipado estático, lo que significa que los tipos de datos de las variables deben declararse antes de ser utilizados. Se puede consultar en dispone de un gran número de funciones y bibliotecas integradasC-Sharp, incluida la compatibilidad con matrices, que son una estructura de datos importante en programación. Las matrices de C-Sharp permiten Almacenamiento y tratamiento de grandes cantidades de datos y, por tanto, son ideales para cálculos y cómputos complejos.
Programar con C# ofrece muchas ventajas, entre ellas su sencillez y legibilidad. C# tiene un lenguaje conciso y sintaxis fácil de leerlo que lo convierte en un excelente opción para principiantes hace. Además, debido a su similitud con otros lenguajes de programación como Java y C++, C-Sharp es fácil de aprender. El sistema incorporado de recogida de basura también facilita la escritura y gestión del código.
El tiempo necesario para aprender C-Sharp puede variar en función de la formación y la experiencia en programación de cada persona. Sin embargo, C# se considera un lenguaje de programación relativamente fácil de aprender. La mayoría de las personas con experiencia previa en programación pueden dominar C# en unas pocas semanas o meses. Los programadores noveles pueden necesitar algunos meses más para aprender el lenguaje.
¿Cuáles son los ámbitos de aplicación de C#? (C-Sharp)
C-Sharp se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como aplicaciones de escritorio, videojuegos, aplicaciones para móviles, desarrollo web y Computación en nube. Los casos de uso más comunes incluyen Creación de aplicaciones de escritorio para WindowsEl Desarrollo de juegos con motores de juego populares como Unity y el Creación de aplicaciones web con ASP.NET. C# también se utiliza ampliamente en el desarrollo web back-end, ya que es el lenguaje principal del marco de desarrollo web ASP.NET de Microsoft. Además, C# puede utilizarse para el desarrollo multiplataforma con .NET Core Framework.
Entornos de desarrollo de C# (C-Sharp)
Microsoft Visual Studio
Cuando se trata de entornos de desarrollo, Microsoft Visual Studio es el la opción más popular para el desarrollo de C#. Visual Studio es un IDE completo que ofrece resaltado de código, depuración y muchas otras funciones que ayudan en el desarrollo. Además, Visual Studio cuenta con un sólido conjunto de herramientas integradas para el desarrollo web con ASP.NET, lo que lo convierte en una excelente opción para los desarrolladores web.
Jinete JetBrains
JetBrains Rider es un programa integrado multiplataforma Entorno de desarrollo para .NET. Ofrece una serie de potentes funciones, como el análisis de código, la finalización de código y la depuración. JetBrains Rider también ofrece integración con muchos sistemas de control de versiones populares, como Git, GitHub y TFS. Además, Rider es compatible con plugins para el desarrollo de juegos Unity, por lo que es una excelente opción para los desarrolladores de Unity que deseen utilizar C-Sharp. Rider ofrece un periodo de prueba gratuito, tras el cual es necesario adquirir una licencia.
MonoDevelop
MonoDevelop es un Entorno de desarrollo de código abierto para el desarrollo en C-Sharp, que está disponible para Linux, macOS y Windows. Ofrece una serie de funciones, como resaltado de código, completado de código y depuración. MonoDevelop también admite plugins, por ejemplo para el desarrollo de juegos Unity. MonoDevelop es una opción excelente para los desarrolladores que prefieren herramientas de código abierto y desean un entorno de desarrollo sencillo y multiplataforma.
C# frente a C++
En comparación con C++ tiene C# tiene una sintaxis más sencilla y es más fácil de leer y escribir. C++ es un lenguaje más complejo que requiere un conocimiento más detallado de la gestión de memoria y de los conceptos de programación de bajo nivel. Además, C-Sharp ofrece un enfoque más directo de la programación, lo que lo convierte en una opción excelente para programadores principiantes y avanzados.
C# frente a Python
En comparación con Python tiene C# un enfoque más estructurado y orientado a objetos para programar. Python es un lenguaje de tipado dinámico, lo que significa que los tipos de datos de las variables se determinan en tiempo de ejecución. C-Sharp es de tipado estático, lo que permite un mejor rendimiento y depuración. Además, C# es más adecuado para aplicaciones extensas, mientras que Python suele utilizarse para scripts y automatización.
por Patrick Kinter | 18/01/2023
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT describe una Chatbotque se basa en inteligencia artificial puede interactuar con la gente. Los chatbots son básicamente capaces de establecer una comunicación entre un humano y una máquina.
ChatGPT fue publicado por su desarrollador OpenAI en noviembre de 2022 y se considera el sucesor de los modelos InstructGPT. OpenAI es una empresa estadounidense que investiga la inteligencia artificial y cuenta con el apoyo de Elon Musk y Microsoft, entre otros. La organización sin ánimo de lucro, fundada en 2015, también publicó los módulos de lenguaje GPT-2 y GPT-2, entre otros. GPT-3 y el programa DALL-E y su sucesor, DALL-E 2, que son capaces de Aprendizaje automático para crear imágenes a partir de descripciones de texto.
¿Cómo funciona el modelo lingüístico?
Mientras que ChatGPT se comercializa como un modelo hermano del ya mencionado InstructGPT, el algoritmo se basa en un Modelo de GPT-3, concretamente la serie GPT-3.5. En la última versión, ChatGPT utiliza la iteración del modelo GPT-4.
El modelo lingüístico utiliza lo que se conoce como "aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)", según el cual las bases del modelo se sientan mediante aprendizaje supervisado (aprendizaje supervisado). Para ello formadores humanos utilizado para Datos de formación asumiendo el papel tanto del usuario como del asistente de IA.
En el segundo paso, colaboraron en la creación de modelos de recompensa para el aprendizaje por refuerzo (aprendizaje por refuerzo) del modelo evaluando las respuestas generadas por los formadores. Sobre esta base, el Modelos de recompensa mediante la optimización de políticas proximales refinarse.
Acceso en línea
ChatGPT puede descargarse actualmente de la página Sitio web de OpenAI se puede llamar y utilizar. Tras el registro mediante una cuenta OpenAI y el inicio de sesión con éxito, el modelo puede ser actualmente gratuito limitado o Cobrable sin restricciones ser utilizado.
OpenAI espera recibir comentarios de los usuarios en esta fase, así como pruebas de los puntos fuertes y débiles de la herramienta. Los acuerdos de usuario dejan claro que el modelo lingüístico no puede utilizarse con fines que vulneren los derechos de las personas a descubrir el código fuente, desarrollar otros modelos a gran escala que compitan con OpenAI o declarar que los datos de salida son generados por humanos cuando no lo son.
El modelo lingüístico está diseñado para comunicarse con los usuarios en formato de diálogo. También debe ser capaz de responder correctamente a las preguntas de seguimiento dentro de una conversación. Esto es posible porque ChatGPT stateful es y es Le recuerda las indicaciones anterioresDe este modo, el usuario puede referirse a él y el modelo lingüístico lo entiende.
ChatGPT también debe ser capaz de rechazar solicitudes inapropiadas e ilegales y rechazar respuestas. Limitaciones de la función afirma la empresa al señalar que el chatbot genera a veces respuestas plausibles pero erróneas y sin sentido. Las causas de este comportamiento se discuten y justifican con el hecho de que durante el aprendizaje por refuerzo no hay una fuente de verdad, en el aprendizaje supervisado el conocimiento del formador humano es decisivo, y una política de respuestas conservadora o más cautelosa lleva a que las preguntas queden sin respuesta aunque el sistema podría responderlas correctamente. Además, ligeros cambios en la entrada pueden provocar un cambio en la respuesta de salida o, en el caso de consultas ambiguas, el modelo intenta adivinar y responder a la pregunta prevista en lugar de hacer una consulta.
ChatGPT suele proporcionar respuestas muy extensas, ya que éstas han sido preferidas por los formadores y, por tanto, se recompensan más. Aunque el modelo lingüístico está entrenado para evitar peticiones inapropiadas, esto no se puede evitar del todo.
por Admin Econsor | 14/12/2022
¿Qué es un chatbot?
Un chatbot es un sistema de diálogo capaz de establecer una comunicación entre un humano y un programa informático. La forma en que funciona es que un humano introduce un mensaje como entrada de texto o mediante lenguaje hablado y el chatbot le responde mediante una respuesta significativa. De esta forma, se construye una conversación en la que el bot responde a Bases de datos o a través de aprendizaje automático o Aprendizaje profundo está entrenado y puede así optimizar las respuestas.
Para reforzar la apariencia de comunicación con un interlocutor real, los chatbots se utilizan a menudo junto con los llamados avatares. Se trata de una persona o identidad virtual con foto, nombre y características humanas ficticias.
Básicamente, se distingue entre 2 tipos de chatbots. Los que permiten introducir texto libre y los que se basan en reglas. En los bots basados en reglas, se sugieren opciones de entrada que pueden seleccionarse para establecer la comunicación. Los bots de texto libre, en cambio, permiten la introducción libre de datos y se basan en el llamado "texto libre". Procesamiento del lenguaje natural (PLN). Se trata de un método en el que las máquinas pueden comprender e interpretar el lenguaje humano.
La dificultad radica en la correcta interpretación de la gramática y el reto de entender correctamente el significado y el contexto de las frases. Para este caso se utiliza el aprendizaje automático, mientras que esto no es necesario cuando se utilizan bots basados en reglas.
Programación y fundamentos técnicos
Los chatbots pueden escribirse en muchos lenguajes de programación diferentes, como por ejemplo PythonJava o PHP. Con una biblioteca llamada "Chatterbot", Python ofrece un marco de construcción prefabricado en el que Datos de formación se almacenan en los llamados corpus, que los robots utilizan para aprender de forma autónoma.
Además de la posibilidad de crear un chatbot por tu cuenta, también existen una variedad de marcos de desarrollo de chatbot de código abierto listos para usar como "Microsoft Bot Framework", "IBM Watson" o "Botpress", que a menudo pueden crearse sin conocimientos de programación y también ofrecen interfaces con servicios sociales, así como opciones de análisis.
Todas las soluciones (ya sean autoprogramadas o ensambladas mediante un sistema modular de código abierto) se basan en el mismo principio: responder a una entrada humana con una salida con el mayor nivel de confianza de los datos disponibles e incorporar la calidad de la respuesta para conversaciones posteriores.
Ámbitos de aplicación de los chatbots
Los ámbitos de aplicación de los chatbots son muy amplios. Por ejemplo, pueden utilizarse en los siguientes ámbitos:
- Servicio de asistencia: En este caso de uso, el cliente interactúa con el chatbot para solicitar un Responder a un problema o pregunta. En un primer momento, este método pretende sustituir el contacto por correo electrónico o teléfono y ofrece al cliente la ventaja de que, en caso de éxito (las 24 horas del día), se le presenta una solución o respuesta inmediata. Si la conversación con el bot no tiene éxito, suele ser posible ponerse en contacto con el cliente por medios convencionales. Gracias a la recogida automática de datos, el bot aprende con cada pregunta de un cliente y puede emitir este aprendizaje en el futuro.
- Asesoramiento de compra/recomendación de productos: En las tiendas online, este tipo de bots, también llamados Llamado bot de servicio, suele utilizarse para ofrecer asesoramiento "personal" basado en las preferencias individuales.. El bot filtra los productos o servicios adecuados en función de las preguntas formuladas y las respuestas dadas y los ofrece al cliente. En cierto modo, esto pretende corresponder al asesoramiento personal en Internet y recopilar datos sobre preferencias y tendencias a través de la respuesta inmediata del cliente.
- Aplicación interna en el "back officeLas empresas también pueden utilizar bots dentro de su propia empresa sin contacto externo con el cliente. Aquí son adecuados, por ejemplo como punto de contacto para cuestiones internas y también para clasificar y categorizar mensajes, contribuciones o solicitudes. La distribución de mensajes a los empleados responsables también puede ser asumida por bots.
por Admin Econsor | 14/12/2022
¿Qué es la neurociencia computacional?
La neurociencia computacional se utiliza para investigar cómo procesan su información los sistemas nerviosos. La simulación asistida por ordenador del sistema nervioso y la representación realista de los procesos cerebrales constituyen la base de la neurociencia computacional. Se observa el procesamiento de las impresiones sensoriales.
Los neuroinvestigadores desarrollan modelos matemáticos basados en datos obtenidos experimentalmente, que finalmente se simulan mediante funciones neuronales en el ordenador. En el proceso, las predicciones de los modelos sobre el comportamiento neuronal se comprueban y optimizan experimentalmente.
Muchas tecnologías innovadoras se benefician ya de los éxitos de la investigación en este campo. Los conocimientos sobre las funciones cerebrales pueden utilizarse ahora para diseñar ayudas técnicas inteligentes, como sistemas de asistencia al conductor u ordenadores que aprenden solos, Robot y también prótesis inteligentes. Un objetivo central es que los modelos informáticos ayuden a reconocer y curar en una fase temprana las disfunciones cerebrales y las causas de las enfermedades. Los enfoques terapéuticos pueden probarse virtualmente con ayuda de la neurociencia computacional y contribuir así al desarrollo continuo de terapias y estudios reales.
¿En qué modelos y fundamentos se basa la neurociencia computacional?
Los fundamentos de la neurociencia computacional se basan en el desarrollo ulterior de Inteligencia artificial y el modelo del redes neuronales artificiales. Las redes neuronales artificiales (RNA) pueden considerarse réplicas matemáticas del procesamiento de estímulos en el cerebro. Estas réplicas están interconectadas neuronas artificiales. En lugar de señales eléctricas o químicas de los sistemas biológicos, ahora se procesan algoritmos con valores numéricos.
Este sistema se basa, por ejemplo, en visión artificial on. La modelización matemática se deriva de las conclusiones del Neurocienciabiofísica y la teoría de sistemas dinámicos y complejos. Debido a su complejidad, estos modelos sólo pueden simularse con ayuda de ordenadores. Los datos experimentales suelen constituir la base de estos cálculos, como las propiedades electrofisiológicas de las células nerviosas y las sinapsis y las estructuras de red en redes nerviosas reales.
por Admin Econsor | 14/12/2022
¿Qué son las estadísticas computacionales?
El campo de la Estadística Computacional es el punto de contacto entre la informática y la estadística.. Detrás del término hay un área esencial de ciencia de datosque actualmente goza de gran atención en una amplia variedad de campos de aplicación y sin duda seguirá haciéndolo en el futuro, ya sea para el PageRank de Google, los filtros de spam en las bandejas de entrada de correo electrónico o en el contexto del Análisis de macrodatos.
Además de la ciencia de los datos, la estadística computacional también está subordinada a la ciencia de la simulación; en general, se trata de recrear experimentos para minimizar la cantidad de trabajo que conlleva la investigación o para hacer posibles los experimentos en primer lugar.
La estadística computacional suele equipararse a la informática estadística. De hecho, en la primera se trata principalmente de implementar algoritmos en aplicaciones; en la computación estadística es al revés y se aplican conceptos de la informática a la estadística.
Métodos importantes:
- En Cadena de Markov es un proceso estocástico que se utiliza en campos muy diversos: Los economistas lo utilizan para optimizar los sistemas de tráfico, en matemáticas financieras se emplea para modelizar los precios de las acciones y los vendedores en línea lo utilizan para crear textos; incluso el popular juego de mesa Monopoly puede entenderse como una cadena de Markov. En términos simplificados, este método matemático estudia el desarrollo de sistemas aleatorios a lo largo del tiempo. En otras palabras, una secuencia de tiradas de dados cuyo resultado respectivo es, por supuesto, independiente de la tirada anterior. Utilizando el Monopoly como ejemplo, este proceso podría utilizarse ahora para determinar la probabilidad de que se den determinados escenarios de juego.
- En Simulación Monte Carlo permite realizar estudios estadísticos que de otro modo serían imposibles o muy costosos. Si, por ejemplo, se quiere determinar la estatura media de una persona, habría que medir a todos los ciudadanos de la Tierra y dividir la suma por la población mundial, lo cual es una empresa imposible. En la simulación de Montecarlo, se selecciona aleatoriamente un número menor de personas, lo que mantiene baja la carga de trabajo. Cuantas más mediciones se hagan, más se acercará uno al resultado real - la razón de esto es la ley de los grandes números. La simulación de Montecarlo se utiliza también en muchos ámbitos: los modelos climáticos predicen el tiempo, por ejemplo, las empresas la utilizan para sopesar riesgos y los procesos de producción en las fábricas se optimizan con ayuda de este método.
- En Método de máxima verosimilitud es un método de estimación de aplicación universal: en bioinformática se considera un procedimiento estándar. Al igual que la simulación de Monte Carlo, el método de máxima verosimilitud se utiliza para reducir al máximo el esfuerzo. Esto significa: si desea probar diferentes parámetros para un estadístico, pero no hay mediciones para ellos, el método de máxima verosimilitud se utiliza para determinar el parámetro que con mayor probabilidad conduce al resultado deseado.
¿Qué papel desempeñan las estadísticas computacionales en el desarrollo de nuevas tecnologías?
La estadística asistida por ordenador consta de varios componentes. Basándose en los principios matemáticos de probabilidad, distribución, estimación e inferencia, se utilizan métodos (como la cadena de Markov) para procesar datos. Quienes trabajan en este campo dominan los procedimientos de la estadística y su aplicación digital.
En el futuro, el trabajo con estadísticas computacionales desempeñará un papel más importante que nunca. Especialmente Zonas del Digitalización se complementan en la mayoría de los casos con estadísticas asistidas por ordenador. En el ámbito de la conducción autónoma Por ejemplo, hay una necesidad urgente de estadísticas; como la seguridad es la principal preocupación en el transporte público por carretera, las estadísticas informatizadas son esenciales. El sitio Nanotecnología y el sector médico en general seguirán recurriendo a métodos como el de máxima verosimilitud para realizar investigaciones sobre hilos de ADN.
En Campos de la tecnologización requieren un análisis mediante estadísticas asistidas por ordenador, ya sea el realidad virtual, blockchain o la inteligencia artificial.
Un ejemplo de estadística informatizada en el desarrollo de las nuevas tecnologías es una plataforma en línea de alquiler de pisos. Desde que se fundó la empresa, existía el problema de las innumerables variables que dificultan a los arrendadores la fijación de precios. Por ello, desde el principio se apoyaron en la Ciencia de Datos para calcular sugerencias de precios para sus clientes. Estas sugerencias reducen la carga de trabajo del arrendador y, por tanto, dificultan la publicación de un anuncio para el piso vacante. A su vez, el consiguiente aumento del volumen de negocios se procesa estadísticamente. La estadística asistida por ordenador está estrechamente interrelacionada con el desarrollo de nuevas tecnologías, como puede verse en este ejemplo.
