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Autor: Jhonathan Borda Moreno

  • Comandos mas utilizados de Git

    Comandos mas utilizados de Git

    Estos son solo algunos ejemplos y hay muchos más comandos y opciones disponibles en Git. Puedes obtener más información sobre cualquier comando específico utilizando git help [comando] o consultando la documentación oficial de Git.

    git init

    git init: Inicia un nuevo repositorio Git.

    git init
    git clone

    git clone [URL]: Clona un repositorio existente, ten en cuenta si usas SSH.

    git clone https://github.com/jhontona/DownDownConnectPro.git
    git add

    git add [archivo]: Agrega cambios al área de preparación (staging). Puedes usar . para indicar que agregue todos los archivos desde la raíz.

    git add .
    git commit

    git commit -m “Mensaje”: Guarda los cambios en el repositorio con un mensaje descriptivo.

    git commit -m "Describo los cambios a subir"
    git status

    git status: Muestra el estado de los archivos en el repositorio. Cuales están pendientes o listos para agregar.

    git status
    git pull

    git pull: Obtiene cambios del repositorio remoto. Opcionalmente puedes indicar el origen y la rama.

    git pull origin master
    git push

    git push: Sube los cambios locales al repositorio remoto. Opcionalmente puedes indicar el origen y la rama.

    git push origin master
    git branch

    git branch: Lista las ramas locales.

    git branch
    git checkout

    git checkout [rama]: Cambia a otra rama. Especificar -b hace que se cree una nueva rama.

    git checkout -b desarrollo
    git merge

    git merge [rama]: Fusiona los cambios de otra rama en la rama actual.

    git merge desarrollo
    git log

    git log: Muestra el historial de commits.

    git log
    git remote

    git remote: Muestra las URL de los repositorios remotos configurados.

    git remote -v
    git fetch

    git fetch: Obtiene cambios del repositorio remoto sin fusionarlos.

    git fetch --all

    Es esencial comprender que cualquier acción incorrecta o malinterpretación de las siguientes opciones puede resultar en la pérdida de horas de trabajo y esfuerzo invertidos en la codificación. Para evitar cualquier inconveniente, se recomienda encarecidamente revisar y comprender los comandos y parámetros asociados antes de proceder.

    La integridad y seguridad de tu código son fundamentales, y el conocimiento preciso de las funciones y herramientas que utilizas es clave para preservar tu trabajo. ¡Recuerda, un pequeño error puede tener grandes consecuencias!

    git reset

    git reset: Deshace los cambios en el área de preparación.

    git reset --soft
    git revert

    git revert [commit]: Crea un nuevo commit que deshace los cambios de un commit anterior.

    git revert HEAD~2

    Recuerda que esta es una guía básica, así que faltan por aprende aun mas comandos y parámetros. Sin embargo es un excelente punto de partida y se listaron los comando mas usados en el día a día de un programador. Si quieres ahondar en uno de los comandos o te surge alguna duda comenta y comparte lo que sabes. Hasta la próxima!

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  • Big Data e Inteligencia Artificial: ¿Fuentes de Desigualdad? ¿Cómo nos amenaza?

    Big Data e Inteligencia Artificial: ¿Fuentes de Desigualdad? ¿Cómo nos amenaza?

    El Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) han emergido como poderosas herramientas que transforman la forma en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, detrás de la fachada de la innovación y la eficiencia, se esconde una creciente preocupación: ¿están estas tecnologías contribuyendo a aumentar la desigualdad y representan alguna amenaza para nuestras vidas?

    Desigualdad en la Toma de Decisiones

    La aplicación de algoritmos basados en Big Data para la toma de decisiones en áreas cruciales como préstamos, educación y empleo ha suscitado inquietudes. Las decisiones automatizadas a menudo se basan en patrones históricos, lo que puede perpetuar y amplificar desigualdades existentes. La asignación de recursos, oportunidades y beneficios puede estar sesgada, afectando desproporcionadamente a comunidades marginadas.

    Riesgos de Discriminación

    La opacidad y falta de regulación en torno a estos algoritmos pueden resultar en discriminación inadvertida. Desde la denegación de préstamos hasta la exclusión de oportunidades educativas, las personas pueden enfrentarse a consecuencias negativas simplemente debido a factores como su código postal o historial crediticio. Esto crea una brecha significativa entre los beneficiados y los perjudicados.

    La Amenaza de las “Armas de Destrucción Matemática”

    El término “Weapons of Math Destruction” (Armas de Destrucción Matemática), acuñado por Cathy O’Neil, destaca cómo estos algoritmos, aparentemente objetivos, pueden tener consecuencias devastadoras. La falta de transparencia y la dificultad para impugnar decisiones algorítmicas plantean riesgos significativos para la privacidad y la equidad, erosionando la confianza en estas tecnologías.

    Habla sobre varios casos en donde las personas se han visto perjudicadas por las decisiones de los algoritmos y como la imparcialidad de estos afecta a las personas.

    Te invito a que le eches un vistazo:

    Impacto en la Democracia

    El uso indiscriminado de Big Data y IA también plantea riesgos para la democracia. La manipulación de la información y la segmentación de audiencia en campañas políticas pueden distorsionar la percepción pública y afectar la toma de decisiones informada.

    No olvidemos el caso de Cambridge Analytica, que presumió de poseer 5.000 datos sobre cada votante estadounidense, alegando la capacidad de determinar la personalidad de cada individuo. Utilizando principalmente Facebook como fuente principal de información, la compañía obtuvo de manera indebida datos de hasta 87 millones de perfiles, incluyendo actualizaciones de estado, indicaciones de “me gusta” y mensajes privados. Estos datos fueron utilizados para dirigir mensajes individualizados con el objetivo de influir en el comportamiento de los votantes.

    ¿Cómo Abordamos Estos Desafíos?

    Es crucial abordar estos problemas desde diversas perspectivas. La regulación efectiva, la transparencia en los algoritmos, y la incorporación de ética en el desarrollo de tecnologías son pasos fundamentales. Además, la participación activa de la sociedad civil y la conciencia pública pueden ser catalizadores para un cambio positivo.

    Mientras celebramos los avances tecnológicos, no podemos ignorar las sombras que acompañan al Big Data y la Inteligencia Artificial. Es nuestra responsabilidad colectiva asegurarnos de que estas herramientas se utilicen para construir un futuro más equitativo y sostenible, en lugar de contribuir a la desigualdad y amenazar nuestras vidas.

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  • DESMITIFICANDO LOS ALGORITMOS: Calculando complejidad

    DESMITIFICANDO LOS ALGORITMOS: Calculando complejidad

    Analizar el rendimiento de un algoritmo es una parte crucial de su diseño. Para ser útil, cualquier algoritmo debe cumplir las siguientes características:

    1. Correcto: Un algoritmo debe generar resultados precisos y exactos. La verificación exhaustiva es esencial.

    2. Comprensible: No debe ser excesivamente complicado de implementar. La facilidad de comprensión facilita su aplicación práctica.

    3. Eficiente: La eficiencia es esencial para un buen algoritmo. Aunque pueda producir resultados correctos, su utilidad se ve comprometida si requiere un tiempo excesivo o una cantidad desmesurada de recursos computacionales.

    Complejidad Espacial

    El análisis de la complejidad espacial se enfoca en calcular la cantidad de memoria que un algoritmo requiere para procesar datos de entrada. Con el aumento de la informática distribuida y volúmenes crecientes de datos, este análisis se vuelve esencial. La eficiente asignación de recursos en las modernas estructuras de datos en memoria se convierte en un factor clave, especialmente en algoritmos iterativos, donde la naturaleza iterativa impacta en cómo se llenan las estructuras de datos y en los requisitos de memoria en distintas fases de ejecución.

    • En las iteraciones convergentes, la complejidad espacial disminuye a medida que el algoritmo avanza, siendo desafiante en las primeras iteraciones.
    • En las divergentes, la complejidad aumenta, y se deben establecer límites para evitar la inestabilidad.
    • En las iteraciones planas, la complejidad espacial permanece constante.

    Para calcular la complejidad espacial, se enfoca en las iteraciones más complejas, generalmente las iniciales, estimando el uso total de memoria, incluyendo estructuras de datos temporales, ejecución y valores de entrada. Este enfoque proporciona una buena estimación de la complejidad espacial del algoritmo.

    Las siguientes son pautas para minimizar la complejidad espacial:

    Computador explotando por procesar algoritmo
    1. Preferir el diseño de algoritmos como iterativos siempre que sea posible.
    2. En el diseño de algoritmos iterativos, al haber opción, optar por un mayor número de iteraciones en lugar de un menor número. Se espera que un mayor número de iteraciones más refinadas tenga una menor complejidad espacial.
    3. Los algoritmos deben traer a la memoria solo la información necesaria para el procesamiento actual, eliminando lo que no se necesita.
    4. El análisis de la complejidad espacial es esencial para el diseño eficiente de algoritmos. La falta de este análisis podría resultar en problemas de memoria insuficiente para las estructuras de datos temporales, afectando significativamente el rendimiento y eficiencia del algoritmo.

    complejidad temporal

    El análisis de la complejidad temporal estima cuánto tiempo tomará para que un algoritmo complete su tarea asignada basándose en su estructura. A diferencia de la complejidad espacial, la complejidad temporal no depende del hardware en el que se ejecutará el algoritmo, sino únicamente de su estructura. El objetivo principal del análisis de la complejidad temporal es responder a dos preguntas fundamentales:

    1. ¿Este algoritmo se adaptará a una escala mayor? Debería aprovechar la infraestructura elástica moderna de entornos de computación en la nube, utilizando más CPUs, núcleos de procesamiento, GPUs y memoria disponibles.
    2. ¿Cómo manejará este algoritmo conjuntos de datos más grandes? Es crucial evaluar cómo afecta el tamaño de los datos al rendimiento del algoritmo, asegurándose de que no solo sea preciso, sino que también pueda escalar eficientemente, especialmente en el contexto actual de “big data”.

    Para alcanzar este objetivo, dado un problema y múltiples algoritmos, debemos determinar cuál es el más eficiente en términos de tiempo. Se pueden emplear dos enfoques básicos para calcular la complejidad temporal:

    1. Enfoque de perfilado post-implementación: Se implementan diferentes algoritmos candidatos y se compara su rendimiento.
    2. Enfoque teórico pre-implementación: Se aproxima matemáticamente el rendimiento de cada algoritmo antes de ejecutarlo.

    La ventaja del enfoque teórico es que depende solo de la estructura del algoritmo, prescindiendo del hardware real, la pila de software seleccionada en tiempo de ejecución o el lenguaje de programación utilizado para implementar el algoritmo.

    Calculando la complejidad

    El rendimiento de un algoritmo típico depende del tipo de datos que recibe como entrada. Para abordar esta dependencia, se analizan distintos casos en el análisis de rendimiento:

    1. Mejor caso: Considera el escenario donde los datos de entrada están organizados de manera que el algoritmo ofrece su mejor rendimiento. Proporciona un límite superior de rendimiento.

    2. Peor caso: Estima el tiempo máximo que tomará realizar la tarea bajo condiciones específicas. Útil para garantizar un rendimiento mínimo en cualquier situación. Proporciona un límite inferior de rendimiento.

    3. Caso promedio: Divide las posibles entradas en grupos, realiza análisis de rendimiento en una entrada representativa de cada grupo y calcula el promedio del rendimiento de cada grupo. El análisis del caso promedio no siempre es preciso, ya que implica considerar todas las combinaciones posibles de entradas, lo cual puede ser complicado.

    Notación Big O

    La notación Big O indica el número de operaciones que procesará un algoritmo en lugar de mostrar el tiempo exacto de ejecución. Su objetivo es mostrar la tasa de crecimiento de un algoritmo y facilitar la comparación con otros algoritmos en términos de eficiencia.

    Reglas para la notación Big-O:

    1. La complejidad de un bucle en un algoritmo, que realiza una secuencia de pasos n veces, es O(n).

    2. Para bucles anidados, si un algoritmo realiza una función con un bucle de n^1 pasos y, para cada bucle, realiza otro de n^2 pasos, la complejidad total del algoritmo es O(n^1 × n^2).

    3. Si un algoritmo realiza una función f(n) que toma n^1 pasos y luego realiza otra función g(n) que toma n^2 pasos, la complejidad total del algoritmo es O(f(n)+g(n)).
    4. Si un algoritmo tiene una complejidad de O(g(n) + h(n)) y g(n) es mayor que h(n) para valores grandes de n, la complejidad se simplifica a O(g(n)).
      • Ejemplo: O(1+n) = O(n), y O(n2 + n3) = O(n2).
    5. Al calcular la complejidad de un algoritmo, se ignoran los múltiplos constantes.

    Complejidad en tiempo constante

    (O(1)) – Ejemplo: Añadir, obtener elemento, establecer elemento

    Si un algoritmo tarda la misma cantidad de tiempo en ejecutarse, independientemente del tamaño de los datos de entrada, se dice que se ejecuta en tiempo constante. Tomemos el ejemplo de acceder al enésimo elemento de un array. Independientemente del tamaño del array, llevará un tiempo constante obtener los resultados.

    Complejidad en tiempo lineal

    O(n) – Ejemplo: Copiar, insertar, eliminar, iteración

    Un algoritmo se considera tener una complejidad de tiempo lineal, si el tiempo de ejecución es directamente proporcional al tamaño de la entrada. Un ejemplo simple sería sumar los elementos en una estructura de datos unidimensional.

    Complejidad en tiempo cuadrático

    O(n^2) – Ejemplo: Bucles anidados

    Un algoritmo se considera que se ejecuta en tiempo cuadrático si el tiempo de ejecución del algoritmo es proporcional al cuadrado del tamaño de la entrada; por ejemplo, una función simple que suma los elementos de un array bidimensional.

    Complejidad en tiempo logarítmico

    O(logn) – Ejemplo: Encontrar un elemento en una matriz ordenada

    Un algoritmo se considera que se ejecuta en tiempo logarítmico si el tiempo de ejecución es proporcional al logaritmo del tamaño de la entrada. Con cada iteración, el tamaño de la entrada disminuye por factores múltiplos constantes. Un ejemplo de un algoritmo logarítmico es la búsqueda binaria. Este algoritmo se utiliza para encontrar un elemento específico en una estructura de datos unidimensional, como en una lista en Python, siempre y cuando los elementos estén ordenados en orden descendente.

    Estas son las bases matemáticas para calcular la complejidad de un algoritmo, si tienes dudas o quieres que ahondemos en alguno de estos temas, deja tu comentario. Hasta la próxima.

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  • Humaniza Tu Marca en Instagram: 10 Estrategias para Conectar

    Humaniza Tu Marca en Instagram: 10 Estrategias para Conectar

    Ahora que tengo algo mas de tiempo estoy subiendo contenido a este blog y pensé en compartirlo por las redes sociales; empecé por Instagram y después de una muy buena investigación llegue a la conclusión de que humanizar una marca es la mejor estrategia para acercarte a tu publico, así que hice esta infografía.

    Espero te sirva y que posiblemente la puedas utilizar a modo de guía para lograr tus objetivos en cualquier red social.

    Infografía Humaniza Tu Marca en Instagram 10 Estrategias para Conectar

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  • 11 generaciones para salir de la pobreza ¿Cómo la tecnología puede apoyarnos?

    11 generaciones para salir de la pobreza ¿Cómo la tecnología puede apoyarnos?

    La educación desempeña un papel fundamental en la configuración de nuestro futuro y las oportunidades que se presentan ante nosotros. Recientemente, mientras disfrutaba de un minidocumental de DW sobre la educación titulado “Por qué tu vida depende de ir a una escuela pública o privada”, reflexioné sobre la importancia de este tema, compartiré parte de mi experiencia educativa en Colombia, un vistazo a mi perspectiva sobre el sistema educativo y explorar los recursos tecnológicos que pueden ser aprovechados para enriquecer nuestra formación.

    La importancia de la educación en la vida de las personas es incontestable, ya que constituye el cimiento sobre el cual construimos nuestro futuro. Más allá de la adquisición de conocimientos, la educación brinda habilidades cruciales para enfrentar los desafíos de la vida, fomenta el pensamiento crítico y nutre el desarrollo personal. Además de proporcionar oportunidades laborales, una educación sólida empodera a las personas para tomar decisiones informadas, contribuir positivamente a la sociedad y adaptarse a un mundo en constante cambio.

    El problema principal de América Latina, es el problema de aumentar la calidad y es relativamente sencillo ser más igualitario cuando ningún estudiante aprende mucho en la escuela. Ahora, América Latina no necesita más igualdad de este tipo, igualdad en ignorancia…

    En mi caso no tengo duda que la educación me ha abierto puertas y me ha hecho salir adelante. He cursado tanto en instituciones privadas como publicas y entiendo en definitiva todos los problemas que se plantean en el vídeo.

    No hay que desmeritar el trabajo que hace el gobierno, en mi caso como mencionaban en el video planes como Política de Gratuidad en la Educación Superior y matrícula cero, sin embargo si creo que podemos apoyarnos en la tecnología para superar nuestras falencias y recortar en cierta medida la brecha en la desigualdad social.

    Tecnología Transformadora

    A medida que nos adentramos en un mundo digitalizado, es imperativo explorar cómo estas herramientas pueden marcar la diferencia en la formación de las mentes jóvenes y en el desarrollo profesional.

    Educación Infantil: Más que Juegos y Pantallas

    Mi primer contacto con la tecnología, en la educación, fue simplemente usar una calculadora “panadera” para asegurarme de que el resultado era el correcto; sin embargo cuando vi un computador ejecutando un juego, que para mi yo pequeño era lo máximo en gráficos, me enamore de la tecnología y decidí que quería ser ingeniero en sistemas. Ese juego en particular era Age of Empires II y es que me pegue una enviciada a ese juego que repetí varias veces la campaña, luego jugué a su primera entrega para luego jugar el Mythology. Sin darme cuenta aprendí un montón de Historia, y dirán que simplemente me justifico pero es que en realidad en las clases preguntaban algo y yo lo sabia por que había jugado esa campaña. Me sentía super genial haciéndole trampa a la educación jugando.

    Para mi en ese entonces era solamente un juego, pero hoy en día la tecnología va superando la noción de que se limita a juegos y pantallas y se crean aplicaciones interactivas y plataformas educativas que ofrecen experiencias de aprendizaje envolventes, desarrollando habilidades cognitivas y sociales, que facilita un montón el aprendizaje y lo hace mas accesible. Sin embargo, es crucial abordar la necesidad de un equilibrio saludable entre el tiempo de pantalla y las actividades físicas y creativas.

    En la Universidad: Herramientas para el Éxito

    La tecnología ha simplificado el acceso a vastos recursos educativos. Plataformas de aprendizaje en línea, tutoriales interactivos y colaboración en la nube facilitan el proceso de aprendizaje y fomentan la autonomía del estudiante. En mi caso al estar enfocado en sistemas los blogs se convirtieron en mis profesores, me acostumbre a leer mucho y a replicar lo que iba aprendiendo. Al pertenecer a una clase social pobre no podía pagarme ni siquiera un curso técnico, por lo que accedía a cursos en línea con plataformas como el SENA donde podía estudiar lo que me interesaba en un café internet. Esta oportunidad sin duda me abrió las primeras puertas, donde pude comenzar a trabajar limpiando computadores y de esta forma ya poder acceder a educación formal. En este trayecto nunca pare de aprender y actualizarme por medio de blogs y de compartir lo que sabia. Ahí nació mi canal de YouTube, donde por allá en el 2009-2010 comencé a subir videos de lo que iba aprendiendo de programación, una calidad pésima pero que para mi era todo un logro y que por ese entonces gano mucha popularidad y se convirtió en una comunidad, que me permitía compartir, pero sobre todo aprender de otros. Me hice muy bueno en lo que hago por que corrí el riesgo de probar, fallar, aprender y enseñar.

    No obstante, puede que tu camino sea diferente, pero lo que quiero es que aproveches cada oportunidad que se te da… aunque claro esta, es necesario abordar las disparidades en el acceso a la tecnología para garantizar que todos tengan igualdad de oportunidades.

    Vida Laboral: Adaptándonos al Futuro

    En el ámbito laboral, la tecnología ha transformado la forma en que trabajamos. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la implementación de la inteligencia artificial, las herramientas tecnológicas han mejorado la eficiencia y la productividad. No obstante, surgen desafíos, como la necesidad de adquirir habilidades digitales continuas y abordar la automatización que podría impactar ciertos empleos, y es que te actualizas o te actualizas. Si queremos ser competentes no se puede parar de aprender, no hay otro camino.

    La tecnología presta muchas facilidades, y como mencione anteriormente solo necesitamos acercar la tecnología a todos, ya que con pequeños pasos apoyados en los recursos necesarios es mucho mas fácil avanzar.

    Desafíos y Oportunidades

    A pesar de los beneficios evidentes, es esencial abordar críticamente los desafíos que la tecnología presenta en la educación y el trabajo. La brecha digital, la privacidad de los datos y la dependencia excesiva son cuestiones que requieren atención. La integración de la tecnología debe ser equitativa y ética para garantizar que todos se beneficien. No podemos pretender que nuestros campesinos se especialicen en cuidado agrícola si no saben ni leer, tampoco es factible que un niño se interese por la innovación cuando cree que todo esta resuelto o que un emprendedor quiera incursionar en el desarrollo tecnológico cuando no puede competir a causa de las barreras que tiene a causa de esta desigualdad.

    La tecnología es una herramienta valiosa en la educación. Sin embargo, es necesario abordar críticamente sus impactos y desafíos para aprovechar al máximo su potencial transformador. En este viaje hacia el futuro digital, la clave radica en utilizar la tecnología de manera consciente y reflexiva para construir un camino educativo y laboral equitativo y sostenible. Deja tu opinión y hasta la próxima.

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  • Desmitificando los Algoritmos: Diseño de un algoritmo

    Desmitificando los Algoritmos: Diseño de un algoritmo

    Bienvenidos de regreso en esta travesía hacia el corazón de los algoritmos, donde las soluciones matemáticas encuentran su aplicación en problemas del mundo real. Esta es la continuación de un post anterior, donde nos introducíamos a los conceptos base de algoritmos. En este articulo veremos las técnicas y recursos para diseñar un algoritmo.

    Estrategias de Diseño de Algoritmos

    Cuando nos embarcamos en el diseño de algoritmos, nos enfrentamos a tres consideraciones fundamentales para perfeccionar nuestras creaciones:

    •  ¿Este algoritmo produce el resultado esperado?
    • ¿Es esta la manera más óptima de obtener estos resultados?
    • ¿Cómo se desempeñará el algoritmo con conjuntos de datos más grandes?

    Comprender la complejidad del problema es crucial antes de diseñar la solución. Clasificamos los algoritmos según las siguientes categorías, orientadas a las características del problema:

    Algoritmos Intensivos en Datos

    Diseñados para manejar grandes cantidades de datos con requisitos de procesamiento relativamente simples. Ejemplos incluyen algoritmos de compresión aplicados a archivos enormes. En estos casos, el tamaño de los datos supera la memoria del motor de procesamiento, y se debe desarrollar un diseño de procesamiento iterativo para manejar eficientemente los datos.

    base de datos

    Algoritmos Intensivos en cálculos

    Requieren un procesamiento considerable pero no implican grandes cantidades de datos. Un ejemplo simple sería un algoritmo para encontrar un número primo muy grande. La clave para maximizar el rendimiento de estos algoritmos radica en dividirlos en fases que puedan paralelizarse.

    Algoritmos Intensivos tanto en Datos como en Cálculos

    Abordan grandes cantidades de datos y tienen considerables requisitos de procesamiento. Ejemplos notables son los algoritmos para realizar análisis de sentimientos en transmisiones de video en vivo. Estos algoritmos, los más exigentes en recursos, necesitan un diseño cuidadoso y una asignación inteligente de recursos disponibles

    La dimensión de los datos

    Al abordar las dimensiones de volumen, velocidad y variedad (los 3Vs), nos adentramos en la esencia misma de cómo los algoritmos enfrentan desafíos del mundo real.

    • Volumen: El Tamaño Esperado de los Datos El volumen representa el tamaño esperado de los datos que el algoritmo procesará. Desde conjuntos modestos hasta datos masivos, entender el volumen es esencial para diseñar algoritmos que se adapten a la escala requerida.
    • Velocidad: La Tasa de Generación de Nuevos Datos La velocidad mide la tasa esperada de generación de nuevos datos al utilizar el algoritmo. Desde procesos por lotes hasta procesos en tiempo real, la velocidad de los datos varía. Imagina un proceso en tiempo real, como la recopilación de feeds de video en vivo; aquí, la velocidad alcanza su máxima complejidad.
    • Variedad: La Diversidad de Tipos de Datos La variedad cuantifica cuántos tipos diferentes de datos se espera que maneje el algoritmo. Desde datos estructurados hasta no estructurados, la variedad desafía al diseño del algoritmo a abordar diferentes formatos y contextos de datos.

    Por ejemplo, en la dimensión de velocidad, tenemos el procesamiento por lotes como el más simple, seguido del procesamiento periódico y luego el procesamiento casi en tiempo real. Finalmente, tenemos el procesamiento en tiempo real, que es el más complejo de manejar en el contexto de la velocidad de los datos.

    Al caracterizar la dimensión informática, se analizan las necesidades de procesamiento del problema en cuestión. Estas necesidades determinan el diseño más eficiente para un algoritmo. Por ejemplo, los algoritmos complejos suelen requerir una gran potencia de procesamiento, lo que puede hacer necesario contar con una arquitectura paralela de varios nodos. En el caso de algoritmos modernos de aprendizaje profundo, que implican un procesamiento numérico considerable, puede ser necesario utilizar la potencia de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) o unidades de procesamiento tensorial (TUPs).

    En futuros post veremos como calcular esta complejidad para poder abordar la creación de algoritmos.  No olvides dejar tus comentarios e inquietudes y nos vemos en el próximo post.

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  • Desmitificando los Algoritmos: Desde su Concepción hasta la Validación

    Desmitificando los Algoritmos: Desde su Concepción hasta la Validación

    Los algoritmos son los cimientos sobre los cuales se construyen soluciones innovadoras. En este artículo, desglosaremos los elementos esenciales que rodean a los algoritmos, desde su definición hasta las técnicas de diseño y análisis de rendimiento.

    Pensaba en un tema para escribir en el blog y caí en cuenta de que hablamos de patrones, técnicas de rendimiento, optimización, fundamentos matemáticos, estructuras de datos, etc. Pero no hemos tocado una de los conceptos mas importantes dentro de la programación. Así que este post va dedicado a conocer mas sobre que es un algoritmo, seguiremos por un viaje que nos lleve a través de los algoritmos mas usados y su razón de ser.

    ¿Qué es un Algoritmo?

    Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones que, dadas ciertas condiciones iniciales, pueden llevarse a cabo en una secuencia prescrita para lograr un objetivo específico y que tiene un conjunto reconocible de condiciones finales. Diseñar un algoritmo es un esfuerzo para crear una receta matemática de la manera más eficiente que pueda utilizarse efectivamente para resolver un problema del mundo real. Esta receta puede servir como base para desarrollar una solución matemática más reutilizable y genérica que se pueda aplicar a un conjunto más amplio de problemas similares.

    Una secuencia de pasos lógicos que produce un resultado…

    Las Fases de un Algoritmo

    Se debe tener en cuenta que el algoritmo depende de los requerimientos del problema, que se dividen en funcionales y no funcionales. Los requisitos funcionales especifican las características esperadas de la solución, mientras que los no funcionales abordan el rendimiento, escalabilidad, usabilidad, precisión y seguridad de los datos.

    A continuación vamos a mencionar sus fases de manera rápida para posteriormente ahondar en cada una de sus implicaciones.

    Diseño

    Aquí, se conciben y documentan la arquitectura, la lógica y los detalles de implementación del algoritmo, considerando tanto la precisión como el rendimiento. La fase de diseño es un proceso iterativo donde se comparan diferentes algoritmos candidatos, evaluando sus compromisos entre simplicidad, rapidez y precisión.

    Chica programadora diseñando algoritmo

    Codificación

    El algoritmo diseñado se traduce a un programa de computadora que implementa la lógica y arquitectura propuestas en la fase de diseño.

    La elección del lenguaje de programación y el entorno de desarrollo/producción depende de los requisitos del problema.

    Chica programadora creando algoritmo

    Implementación

    Una vez completada la fase de diseño y codificación, el algoritmo está listo para ser implementado. La implementación implica crear el entorno de producción donde el código se ejecutará, adaptándolo a las necesidades de requerimientos y procesamiento del algoritmo. Donde finalmente, procesando datos de entrada, generará salidas según los requisitos establecidos.

    Chica programadora desplegando algoritmo

    Este articulo es cortito, pero apenas es la introducción a temas mas complejos que empezaremos a trabajar en próximos post. Como las consideraciones del diseño y la complejidad de los mismo. Ve dejando tus inquietudes y comentarios. Te espero en el próximo post.

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  • En las entrañas de la Arquitectura de Microservicios en Desarrollo de Software

    En las entrañas de la Arquitectura de Microservicios en Desarrollo de Software

    En el anterior post nos introdujimos a los microservicios, en este post exploraremos a fondo los beneficios que los microservicios ofrecen, nos sumergiremos en los desafíos que plantea esta arquitectura innovadora y desvelaremos las claves para alcanzar el éxito en su implementación. Desde la agilidad en el desarrollo hasta la gestión efectiva de la complejidad, abordaremos temas cruciales como la optimización de recursos, la resiliencia en situaciones de fallo y las mejores prácticas para una implementación exitosa de microservicios.

    Beneficios de los microservicios

    1. Mayor velocidad en desarrollo: La arquitectura de microservicios acelera todos los procesos de desarrollo al permitir una compilación y tiempo de construcción más rápidos. Esto es clave para la agilidad en el desarrollo.

    2. Despliegues rápidos y tamaño reducido: Al desplegar cada parte del sistema de manera independiente, el tamaño de implementación se reduce significativamente. Esto se traduce en despliegues individuales que toman una fracción del tiempo comparado con aplicaciones monolíticas.

    3. Programación de despliegues personalizada: La arquitectura de microservicios resuelve el problema de seguir un calendario de despliegue estándar. Cada servicio puede ser desplegado de manera independiente, siguiendo su propio cronograma.

    4. Monitoreo fino y personalizado: Servicios críticos pueden ser monitoreados de manera más detallada que otros, permitiendo un control más preciso y chequeos adicionales. Permite identificar servicios claves y cuellos de botella.

    5. Pruebas automatizadas independientes: Cada microservicio puede realizar pruebas automatizadas configurables como parte del proceso de construcción y despliegue. Esto reduce el tiempo necesario para realizar pruebas en toda la aplicación.

    6. Soporte para varios lenguajes de programación: Ya no es necesario ejecutar una aplicación como un solo ejecutable. Esto permite implementar diferentes partes del sistema utilizando tecnologías diversas, adaptándose a cada problema de manera óptima. Esto lo logramos a partir de definir interfaces de comunicación.

    7. Escalabilidad más sencilla y económica: Los microservicios son más fáciles y a menudo más baratos de escalar horizontalmente. Cada parte del sistema puede escalarse de manera independiente, evitando los requisitos pesados de recursos de las aplicaciones monolíticas. Aunque cuidado, por que al seguir escalando nuestra aplicación se puede volver incluso mas costosa de mantener ya que necesitamos orquestadores y pagar por mantenibilidad de cada servicio, pero ampliaremos esto en la siguiente sección de contras.

    8. Flexibilidad en el hardware: La división de la aplicación a menudo significa reducir los requisitos de hardware para la mayoría de las partes del sistema, brindando más opciones al elegir hardware o proveedores de servicios en la nube.

    9. Aislamiento efectivo de fallos: El desacoplamiento de servicios proporciona un mecanismo de seguridad eficiente para prevenir problemas mayores en caso de fallas parciales del sistema.

    10. Facilidad de entendimiento: Los servicios son más fáciles de entender y mantener debido a tamaños de código más pequeños. Además, suelen estar asociados a procesos completos lo que puede hacer que contrastemos la funcionalidad con la experiencia de un especialista en el proceso.

    11. Optimización de costos: Ejecutar la mayoría de los componentes de la aplicación en instancias de menor costo en comparación con instancias monolíticas de alto recurso puede resultar en ahorros significativos ya que podemos potenciar los servicios críticos a demanda.

    12. Desarrollo distribuido: La eliminación del acoplamiento entre componentes contribuye a lograr más independencia en el desarrollo de código, beneficiando a equipos distribuidos.

    13. Facilidad de refactorización: Es mucho más fácil realizar refactorizaciones en microservicios debido al menor alcance de cambios y procesos de lanzamiento y prueba independientes.

    14. Libertad tecnológica: Cambiar a nuevas tecnologías es más fácil con la arquitectura de microservicios, ya que cada servicio es más pequeño y estructuralmente independiente.

    15. Toma de decisiones independiente: Los desarrolladores son libres de elegir lenguajes, bibliotecas y herramientas que mejor se adapten a sus necesidades, fomentando la toma de decisiones distribuida.

    Desafíos de la Arquitectura de Microservicios

    Veamos de cerca algunas de las posibles complicaciones y limitaciones que podríamos enfrentar al adoptar esta innovadora arquitectura.

    1. Mayor uso de recursos: Al tener múltiples componentes en lugar de compartir el mismo espacio de proceso, la necesidad de comunicación entre ellos aumenta, generando mayor carga en la red. Esto se traduce en más tráfico, latencia y uso de E/S. Además, la carga total de CPU y RAM también es mayor debido a la ejecución independiente de cada componente. Todo esto repercute finalmente en los costos de implementación y mantenibilidad.

    2. Dificultades en la depuración: Diagnosticar y depurar suele ser más difícil con varios servicios. Por ejemplo, si varios servicios procesan una solicitud que falla, un desarrollador debe acceder a los registros de varios servicios para entender la causa de la falla.

    3. Necesidad de pruebas de integración complejas: La separación de un sistema implica la construcción de un conjunto extenso de pruebas de integración y otros controles automatizados que monitorizan la compatibilidad y disponibilidad de cada componente.

    4. Consistencia en transacciones: La dispersión de datos en las aplicaciones de microservicios dificulta la realización de cambios transaccionales y atómicos en el sistema.

    5. Divergencia en versiones y librerías: Los servicios pueden utilizar diferentes versiones de bibliotecas, algunas de las cuales pueden ser incompatibles u obsoletas. Esto complica las actualizaciones del sistema y la solución de problemas, incluyendo correcciones de vulnerabilidades de software.

    6. Deuda técnica en un sistema distribuido: La deuda técnica en el software se refiere a compromisos o decisiones que los desarrolladores toman durante el proceso de desarrollo de software que, a corto plazo, aceleran la entrega de un producto pero generan problemas a largo plazo. Estos compromisos pueden incluir la implementación de soluciones rápidas y poco robustas, la omisión de pruebas exhaustivas, el uso de código desactualizado o el incumplimiento de estándares de codificación. Abordar la deuda técnica es más complicado en un sistema distribuido donde cada componente es propiedad de un equipo diferente y suele convertirse en una bola de nieve hasta que los problemas son mas que evidentes.

    7. Observabilidad: Gestionar múltiples aplicaciones implica desafíos adicionales en la recopilación y uso de eventos del sistema, como registros, trazas y métricas. Los desarrolladores deben asegurarse de que todos estos datos estén disponibles para análisis, incluyendo información contextual necesaria para depurar problemas entre los servicios.

    8. Duplicación de funcionalidades: En entornos de desarrollo altamente distribuidos, no es raro tener múltiples componentes realizando roles similares en el sistema. Es crucial establecer límites claros y decidir de antemano qué roles específicos se asignan a cada componente.

    9. Propiedad y responsabilidad: La propiedad se vuelve crucial cuando varios equipos mantienen y desarrollan componentes independientes. Es fundamental definir contratos de propiedad claros para abordar solicitudes de desarrollo, problemas de seguridad y mantenimiento.

    Como hemos ilustrado, el modelo de microservicios tiene sus desafíos, pero ser conscientes de estos problemas y abordarlos de manera proactiva es clave para el éxito.

    Claves para el éxito en el desarrollo ¿Cómo implementar Microservicios?

    Hemos explorado sus beneficios, desafíos comunes y ahora es momento de resumir las claves esenciales para aprovechar al máximo el modelo de microservicios en el desarrollo de aplicaciones.

    1. Introducción gradual: Evita implementar la arquitectura de microservicios demasiado pronto si el producto aún está poco definido o podría experimentar cambios significativos. Comienza con una aplicación monolítica y divídela a medida que se definan claramente las capacidades comerciales y los límites, reduciendo así la carga de trabajo y estableciendo interfaces adecuadas entre los componentes. También podrías definir servicios muy generales y claramente identificables.

    2. Modelo de negocio único: La decisión de adoptar microservicios debe basarse en diversos factores, como el tamaño y distribución del equipo, así como la geografía. Un equipo local pequeño puede sentirse cómodo trabajando con una aplicación monolítica, mientras que un equipo distribuido geográficamente podría beneficiarse enormemente al dividir la aplicación en múltiples microservicios para lograr mayor flexibilidad. Identifica procesos y como funcionan estos a nivel de negocio, puede que tu aplicación se parezca a otra pero no significa que debes copiar al detalle.

    3. Planificación para escenarios de falla: Dado que en la arquitectura de microservicios hay numerosas interacciones entre los componentes a través de llamadas remotas y eventos, se incrementa la posibilidad de diversas fallas. Construye el sistema considerando todos los posibles escenarios de falla y las diferentes formas de abordarlos.

    4. Abrazar la automatización: Con componentes más independientes, se requieren verificaciones más estrictas para lograr una integración estable entre los servicios. La inversión en una automatización sólida es crucial para lograr un alto grado de confiabilidad y asegurar que todos los cambios sean seguros para ser implementados.

    5. Modelo de negocio vs jerarquía: Aunque es común dividir la aplicación en servicios basados en la estructura organizativa, donde cada equipo es responsable de su propio servicio, esto solo funciona bien si la estructura organizativa se alinea perfectamente con las capacidades de negocio de los microservicios. En lugar de seguir un modelo servicio-por-equipo, define dominios y procesos de negocio claros alrededor de los cuales se estructura el código.

    6. Enfoque en pruebas de integración: Asegúrate de tener pruebas integrales para las integraciones entre tus microservicios, realizándose automáticamente.

    7. Mantener la compatibilidad hacia atrás: Recuerda mantener tus cambios compatibles hacia atrás para garantizar que las nuevas modificaciones sean seguras para implementar. Lo mas aconsejable es construir sobre las definiciones que ya tienes para que se mantenga la retrocompatibilidad.

    A medida que desvelamos los secretos detrás de esta arquitectura de desarrollo, recordemos que el futuro tecnológico nos espera con infinitas posibilidades. Así que, ¡prepárense para abrazar la era de los microservicios y conquistar nuevos horizontes en el desarrollo de software! No olvides dejar tu comentario y dudas ¡Hasta el próximo encuentro!

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  • Descubriendo el Mundo de los Microservicios en Desarrollo de Software

    Descubriendo el Mundo de los Microservicios en Desarrollo de Software

    La arquitectura de microservicios ha emergido como una piedra angular para muchas empresas en todo el mundo. Este enfoque revolucionario ha transformado la manera en que concebimos y construimos aplicaciones, permitiendo una mayor flexibilidad y escalabilidad. En este artículo, exploraremos a fondo qué es exactamente la arquitectura de microservicios y cómo ha llegado a ser la elección predeterminada para el desarrollo de software en numerosas compañías.

    ¿Qué es un Microservicio?

    El término servicio se refiere a un conjunto de funciones o tareas que un programa o aplicación proporciona para cumplir con una o varias funciones específicas. Estos servicios son a menudo parte de una arquitectura más amplia y se diseñan para realizar tareas específicas de manera eficiente y modular. Aquí hay algunas características clave de los servicios en programación:

    1. Funcionalidad específica: Un servicio generalmente se centra en una funcionalidad específica o conjunto de funciones relacionadas. Por ejemplo, un servicio puede encargarse de gestionar la autenticación de usuarios, procesar pagos, o proporcionar acceso a bases de datos.

    2. Interfaz definida: Los servicios suelen tener una interfaz claramente definida que especifica cómo se pueden acceder y utilizar. Esto se puede lograr mediante API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) o mediante protocolos de comunicación específicos.

    3. Independencia: Los servicios son diseñados para ser independientes y modularizados. Esto significa que pueden ser desarrollados, probados y actualizados de manera independiente, lo que facilita la gestión y mantenimiento del sistema completo.

    4. Comunicación: Los servicios a menudo se comunican entre sí o con otras partes del sistema. La comunicación puede ocurrir a través de diversos mecanismos, como llamadas a API, mensajes, o servicios web.

    5. Reusabilidad: Dado que los servicios están diseñados para realizar funciones específicas, pueden ser reutilizados en diferentes partes de una aplicación o incluso en diferentes aplicaciones. Esto promueve la eficiencia en el desarrollo y la mantenibilidad del código.

    6. Escalabilidad: La arquitectura basada en servicios facilita la escalabilidad de una aplicación, ya que los servicios pueden ser escalados de manera independiente según las necesidades de carga de trabajo específicas.

    7. Tecnologías: Los servicios pueden implementarse utilizando diversas tecnologías, como microservicios, servicios web, funciones en la nube, entre otros, dependiendo de los requisitos del proyecto.

    Ahora, si hablamos específicamente de microservicios estamos hablando de un servicio aun mas especializado, es decir que al momento de planificar nuestra arquitectura debemos procurar identificar los procesos para generar sus abstracciones de manera clara pero simple; pongamos un ejemplo para entenderlo mejor: Podemos tener un servicio que se encargue de la gestión de usuarios,  en donde tenemos procesos como registro, autenticación, obtener perfil y actualizar datos, ahora esto se podría separar en dos microservicios, por una parte podríamos tener un microservicio encargado de lo que tiene que ver con el registro y autenticación y el otro de los datos de sesión o perfil; claro que esto no es así tan fácil, esto requiere un análisis concienzudo, entender los procesos y que encaje con nuestra arquitectura empresarial. Cualquier servicio puede ser tratado como microservicio siempre y cuando tenga cohesión lógica y estructural.

    ¿Qué es una arquitectura de Microservicios?

    Muy fácil, es un enfoque de diseño de software que organiza una aplicación como un conjunto de servicios pequeños e independientes. Cada servicio se centra en una tarea específica y puede ser desarrollado, implementado y escalado de manera independiente. Estos servicios se comunican entre sí a través de interfaces bien definidas.

    Aquí hay algunas características clave de la arquitectura de microservicios:

    1. Descomposición en servicios: En lugar de construir una aplicación monolítica, la arquitectura de microservicios divide la funcionalidad en servicios más pequeños, cada uno ejecutando un proceso independiente. Cada servicio se enfoca en realizar una tarea específica dentro del dominio de la aplicación.

    2. Independencia y escalabilidad: Cada servicio es independiente y puede ser desarrollado, implementado y escalado de manera autónoma. Esto permite a los equipos de desarrollo trabajar de manera más eficiente y facilita la escalabilidad, ya que solo los servicios que necesitan más recursos pueden ser escalados.

    3. Comunicación a través de APIs: Los microservicios se comunican entre sí a través de APIs bien definidas. Esto significa que cada servicio expone una interfaz clara que especifica cómo otros servicios pueden interactuar con él. La comunicación puede realizarse de manera síncrona o asíncrona, según los requisitos.

    4. Despliegue independiente: Los microservicios pueden ser desplegados de forma independiente, lo que facilita la implementación continua y la actualización de servicios sin afectar toda la aplicación. Esto mejora la agilidad del desarrollo y reduce el tiempo de inactividad.

    5. Resiliencia y tolerancia a fallos: La arquitectura de microservicios fomenta la resiliencia al diseñar servicios que son autónomos y pueden manejar fallas de manera aislada. Si un servicio falla, no debería afectar a los demás servicios en la aplicación.

    6. Poliglota: Cada servicio puede ser desarrollado en el lenguaje de programación más adecuado para su tarea específica. Esto permite a los equipos utilizar las tecnologías más apropiadas para cada servicio, según sus necesidades.

    7. Gestión de datos descentralizada: Cada servicio puede tener su propia base de datos, y la gestión de datos se realiza de manera descentralizada. Esto evita la dependencia de una única base de datos monolítica.

    8. Orientación al dominio de negocio: Los microservicios se organizan en torno a las capacidades del negocio, lo que facilita la comprensión y mantenimiento del sistema. Sobre como entender y trabajar el dominio del negocio te deje unos post de arquitectura empresarial.

    Ejemplo en Archimate de una arquitectura de microservicios

    Las empresas a nivel mundial han adoptado tan ampliamente el modelo de arquitectura de microservicios que casi se ha convertido en la forma estándar de desarrollo de software. Estas compañías cuentan con decenas, cientos e incluso miles de microservicios a su disposición.

    En pocas palabras, la arquitectura de microservicios organiza una aplicación como una colección de servicios, llamados microservicios, cada uno de los cuales es responsable de una parte específica de la lógica de la aplicación, generalmente definida por una capacidad comercial particular.

    Tomemos como ejemplo una aplicación de mercado en línea. La aplicación puede tener múltiples funciones, como búsqueda, carrito de compras, pagos, historial de pedidos y muchas más. Cada función puede ser tan diferente que el código puede (y en algunos casos, debería) ser completamente independiente del resto de la aplicación. En este ejemplo, la búsqueda y los pagos técnicamente no tienen nada en común. En el modelo de arquitectura de microservicios, cada componente sería un servicio independiente que desempeña su propio papel en el sistema.

    Desafíos… Separar la Aplicación en Servicios:

    Organizar cada parte de la aplicación como un servicio separado no es necesariamente un requisito. Al igual que con cualquier modelo de arquitectura o aspecto del desarrollo de software, los ingenieros deben ser cuidadosos al elegir un enfoque o solución particular, realizando un análisis inicial y comprendiendo la solución en las condiciones dadas.

    El dilema monolítico

    Para entender la motivación detrás de la arquitectura de microservicios, primero, veamos el enfoque opuesto: las aplicaciones monolíticas o “monolitos”. Estas aplicaciones son construidas y ejecutadas como un solo programa, con una arquitectura simple que no implica dividir la aplicación en partes independientes.

    Ventajas de los Monolitos:

    • Código Compacto: Al no dividir la aplicación, el código base es más pequeño, evitando complejidades asociadas a la comunicación entre componentes.

    • Flexibilidad en la Lógica de la Aplicación: Permite cambios estructurales o lógicos fácilmente en las etapas iniciales de desarrollo, donde la agilidad es clave.

    • Alcance Reducido: No todos los servicios necesitan descomposición; servicios simples pueden permanecer integrales.

    ¿Cuándo los monolitos se vuelven problemáticos?

    • Tamaño y Despliegues Lentos: A medida que la aplicación crece, el tiempo de construcción, inicio y despliegue puede volverse excesivamente lento.

    • Imposibilidad de desplegar partes independientemente: La incapacidad de actualizar partes específicas puede ralentizar el desarrollo y lanzamiento.

    • Amplitud de impacto: Errores en una función afectan toda la aplicación, generando posibles problemas significativos.

    • Cuello de botella en escalabilidad vertical: A medida que la aplicación crece, es difícil escalarla aún más debido a limitaciones en CPU y RAM.

    La arquitectura de microservicios surge cuando los monolitos se vuelven demasiado grandes. Los desarrolladores enfrentan problemas como tamaños de aplicación masivos, despliegues lentos y dependencias no deseadas entre componentes. Aquí es donde entran los microservicios.

    En el siguiente post, exploraremos cómo la división de la aplicación en microservicios aborda estos problemas y qué aspectos debes tener en cuenta. ¡Mantente atento para descubrir cómo esta arquitectura puede revolucionar tu enfoque de desarrollo! No olvide dejar tus comentarios e inquietudes. Hasta la próxima.

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  • Conceptos matemáticos de Deeplearning

    Conceptos matemáticos de Deeplearning

    Como vimos en el anterior post, a medida que vamos agregando complejidad a las operaciones necesitamos agregar capas ocultas, estas capas nos van a permitir detectar patrones y correlaciones; cada neurona se va a especializar en un patrón, es decir, se activara cuando reconozca ese patrón o relación, como una compuerta lógica.

    Pero antes de continuar veamos a pequeña escala en que fundamentos matemáticos se basa para crear estos patrones y en que consiste el entrenamiento, para esto vamos a utilizar la pequeña red que habíamos mostrado para ejemplificar una compuerta de tipo XOR. Otra pequeña aclaración es que solo vamos a ver los aspectos fundamentales del entrenamiento, aclaro esto ya que a medida que avancemos vamos a ir robusteciendo estas bases agregando hiperparámetros y otros procesos a medida que sea necesarios.

    Forward propagation

    La propagación hacia adelante consiste en tomar los valores de entrada para validar que neuronas se activan hasta llegar a la capa de salida. Suena fácil, pero vamos a complicarlo un poquito viendo que pasa en detalle por cada una de estas capas.

    Estamos muy acostumbrados a ver redes neuronales gigantes, con muchos hiperparámetros y entradas, pero claramente para aprender es mas conveniente trabajar con pocas entradas, por lo que vamos a crear nuestra pequeña red neural.

    Tenemos nuestras entradas definidas por la variable x_i, estas van a interactuar con nuestras primeras neuronas, recordemos que el valor que va a llegar a la siguiente neurona esta determinado por \sum w_ix_i+b ¿De donde salen los valores para w y b? Pues en nuestra primera iteración estos valores son generados para toda la red aleatoriamente, es decir que claramente nuestra predicción \hat{y} va ser errónea, pero eso lo iremos ajustando.

    Por ahora sabemos que llega un valor a nuestra neurona y esta debe decidir si se activa o no, es decir que debemos darle un umbral de decisión, aquí es donde nos apoyamos de nuestra función de activación. Una función de activación nos va a servir para determinar si el valor recibido cumple y puede continuar a la siguiente capa, a esto lo consideramos una activación.

    Aquí te dejo una lista de las funciones mas usadas. Actualmente la mas utilizada es la ReLU.

    Este proceso lo vamos a hacer por cada neurona, las salidas activación de nuestras neuronas serán la entrada en nuestra siguiente capa.

    En las capas ocultas lo mas probable es que tengamos funciones de activación ReLU, estas son muy comunes ya que todo lo que sea menor a 0 lo deja como 0 y estandariza el resto de valores entre 0 y 1. Sin embargo, para nuestra neurona de salida utilizamos una función de activación diferente y esto depende del tipo de problema en el que estemos trabajando. Por ejemplo, para una predicción de tipo regresión utilizamos una función linear, para un problema de clasificación usaremos la función softmax para casos de selección múltiple y la función sigmoide para clasificación binaria(una sola neurona a la salida).

    Una vez tenemos nuestra predicción \hat{y} podemos continuar con nuestro siguiente paso.

    Ground truth y cálculo del error

    El Ground truth hace referencia al resultado ideal esperado. Es nuestro punto de referencia para validar que tan precisas son nuestras estimaciones, por lo que inmediatamente la podemos asociar con nuestro set de datos de entrenamiento, es decir, el Ground truth esta formado por todas las mediciones de datos que se han recopilado para el entrenamiento.

    Vamos a empezar por calcular el error E, que en este caso será un medio por la diferencia al cuadrado del Ground truth y menos la predicción \hat{y}. Sin embargo recordar que tenemos diferentes opciones para calcular el error.

    Backpropagation

    Al iniciar el proceso se mencionó que los pesos entre neuronas se da aleatoriamente y es de esperar que el error sea alto; una vez tenemos ese error calculado debemos devolvernos y comunicar el valor del error para ajustar los pesos. El ajuste de pesos lo hacemos calculando la derivada parcial de la función aplicada, analizamos como varia el error en función de los pesos.

    Tenemos que utilizar una medida de learning rate \eta (taza de aprendizaje), que me va a modular que tanto cambio los pesos, ya que la idea no es cambiarlos bruscamente si no que se dibuje una curva suave en donde se muestre como disminuye el error para alcanzar la convergencia.

    Veamos como seria el calculo del nuevo peso para la primera neurona en retro propagación.

    w_{1,1}^{2}(t+1)=w_{1,1}^{2}(t)-\eta \frac{\partial E}{\partial w_{1,1}^{2}}

    Lo que estamos indicando es que el peso para esa neurona en nuestra siguiente iteración t, es igual peso que tiene actualmente, menos el learning rate   \eta por la variación del peso con respecto al error.

    Este proceso se debe aplicar para cada uno de los pesos de la neurona, sin embargo, no se pueden calcular los pesos individualmente, ya que los pesos de una capa anterior influye en los pesos de la capa actual. Para solventar esto debemos calcular los pesos con la regla de la cadena, quedándonos la derivada de w_{1,1}^{2}(t+1) de la siguiente manera:

    \frac{\partial E}{\partial w_{1,1}^{2}}=\frac{\partial E}{\partial a_{1}^{3}}\cdot \frac{{\partial a_{1}^{3}}}{\partial Z_{1}^{3}}\cdot \frac{{\partial Z_{1}^{3}}}{\partial W_{1,1}^{2}}

    Finalmente podemos aplicar los cambios requeridos para ajustar cada neurona y así se repite este proceso iterativamente hasta hacer que nuestros valores deseados sean lo mas cercanos posible.

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