-
LOGICA COMPUTACIONAL
El componente lógico de los sistemas tiene como objetivo principal proporcionar los fundamentos esenciales para comprender su funcionamiento. Para adquirir un conocimiento sólido de este componente, es necesario comprender los conceptos, componentes y enfoques que lo conforman.
En primer lugar, es fundamental entender los fundamentos del componente lógico. Este se refiere a la lógica subyacente que permite a los sistemas operar de manera eficiente y efectiva. Comprender estos fundamentos es esencial para una correcta implementación y optimización de los sistemas.
En segundo lugar, es importante familiarizarse con los conceptos clave del componente lógico. Estos conceptos incluyen la estructura y organización de los datos, los algoritmos de procesamiento y la toma de decisiones lógicas. Al dominar estos conceptos, se podrá diseñar sistemas más robustos y eficientes.
Además de los conceptos, es esencial conocer los componentes que conforman el componente lógico de los sistemas. Estos componentes incluyen los lenguajes de programación, las bases de datos y los sistemas de gestión de información. Cada uno de estos componentes desempeña un papel crucial en el funcionamiento de los sistemas.
Por último, es necesario tener en cuenta los diferentes enfoques utilizados en el componente lógico. Estos enfoques incluyen el enfoque estructurado, el enfoque orientado a objetos y el enfoque funcional. Cada enfoque tiene sus propias ventajas y desventajas, y es importante comprender cómo aplicarlos correctamente en el desarrollo de sistemas.
En conclusión, adquirir los fundamentos, conceptos, componentes y enfoques del componente lógico de los sistemas es fundamental para comprender y optimizar su funcionamiento. Dominar estos elementos permitirá diseñar y desarrollar sistemas más eficientes y efectivos en el futuro.
-
IMPROVING SURVEYS WITH PARADATA: ANALYTIC USE OF PROCESS INFORMAT ION (edición en inglés)
Explora las prácticas y la investigación de vanguardia sobre el nuevo y emocionante tema de las paradata. Las paradata son mediciones relacionadas con el proceso de recopilación de datos de encuestas. Mejorando las encuestas con paradata: Usos analíticos de la información del proceso es la contribución más accesible y completa a esta área emergente en la metodología de encuestas. Con contribuciones de destacados expertos en el campo, Mejorando las encuestas con paradata: Usos analíticos de la información del proceso presenta y revisa los problemas relacionados con la recolección y análisis de paradata.
El libro ofrece a los lectores una visión general de las técnicas indispensables y la investigación innovadora sobre la mejora de la calidad de las encuestas y el error total de la encuesta. Junto con varios estudios de caso, los temas incluyen:
- Uso de paradata para monitorear la actividad de campo en encuestas cara a cara, telefónicas y en línea.
- Guía para la toma de decisiones de intervención durante la recolección de datos.
- Análisis del error de medición, no respuesta y cobertura a través de paradata.
Proporcionando una guía práctica y completa sobre el tema de las paradata, el libro está dirigido tanto a productores como a usuarios de datos de encuestas. Además, Mejorando las encuestas con paradata: Usos analíticos de la información del proceso también sirve como un excelente recurso para cursos sobre recolección de datos, metodología de encuestas y error de no respuesta y medición.
-
CONCEPCION DE SISTEMAS TIEMPO REAL SIN CRONO
En este artículo abordaremos un enfoque práctico para el desarrollo de sistemas diseñados para tener un comportamiento predecible. Nos centraremos en cómo lograr que estos sistemas sean eficientes y efectivos en su funcionamiento.
Uno de los aspectos clave en el desarrollo de este tipo de sistemas es la planificación. Es fundamental elaborar un plan detallado que establezca los objetivos y las etapas necesarias para alcanzarlos. Además, es importante tener en cuenta los recursos disponibles y asignarlos de manera adecuada para optimizar el rendimiento del sistema.
Otro aspecto importante a considerar es la elección de las tecnologías adecuadas. Es fundamental seleccionar las herramientas y los lenguajes de programación que mejor se adapten a las necesidades del sistema. Esto permitirá maximizar la eficiencia y la productividad en el desarrollo.
Además, es necesario realizar pruebas exhaustivas para garantizar el correcto funcionamiento del sistema. Las pruebas deben abarcar diferentes escenarios y situaciones para identificar posibles fallos y corregirlos antes de la implementación final.
La documentación también juega un papel fundamental en el desarrollo de estos sistemas. Es importante documentar cada fase del proceso de desarrollo, incluyendo los requisitos, el diseño y la implementación. Esto facilitará el mantenimiento y la evolución futura del sistema.
Por último, es esencial contar con un equipo de desarrollo competente y comprometido. Cada miembro del equipo debe tener habilidades sólidas en el área correspondiente y trabajar en conjunto para alcanzar los objetivos establecidos.
En conclusión, el desarrollo de sistemas con comportamiento predecible requiere un enfoque práctico y meticuloso. La planificación, la elección de tecnologías adecuadas, las pruebas exhaustivas, la documentación completa y un equipo competente son elementos clave para lograr el éxito en este tipo de proyectos.
-
MODERN COMPUTER VISION WITH PYTORCH: EXPLORE DEEP LEARNING CONCEPTS AND IMPLEMENT OVER 50 REAL-WORLD IMAGE APPLICATIONS (edición en inglés)
Descubre las técnicas de aprendizaje profundo para construir aplicaciones de procesamiento de imágenes utilizando PyTorch con la ayuda de cuadernos de código y preguntas de prueba.
Características clave:
- Implementa soluciones para 50 aplicaciones prácticas de visión por computadora utilizando PyTorch.
- Comprende la teoría y los mecanismos de trabajo de las arquitecturas de redes neuronales y su implementación.
- Descubre las mejores prácticas utilizando una biblioteca personalizada creada especialmente para este libro.
Descripción del libro:
El aprendizaje profundo es la fuerza impulsora detrás de muchos avances recientes en diversas aplicaciones de visión por computadora (CV). Este libro adopta un enfoque práctico para ayudarte a resolver más de 50 problemas de CV utilizando PyTorch 1.x en conjuntos de datos del mundo real.
Comenzarás construyendo una red neuronal (NN) desde cero utilizando NumPy y PyTorch, y descubrirás las mejores prácticas para ajustar sus hiperparámetros. Luego, realizarás clasificación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales y transfer learning, y comprenderás cómo funcionan. A medida que avances, implementarás múltiples casos de uso de detección y segmentación de objetos multidimensionales 2D y 3D, estimación de la postura humana, aprendiendo sobre la familia R-CNN, SSD, YOLO, las arquitecturas U-Net y la plataforma Detectron2. El libro también te guiará para realizar intercambio de expresiones faciales, generar nuevas caras y manipular expresiones faciales, mientras exploras autoencoders y redes generativas adversariales modernas. Aprenderás cómo combinar CV con técnicas de NLP, como LSTM y transformer, y técnicas de RL, como Deep Q-learning, para implementar OCR, subtítulos de imágenes, detección de objetos y un agente de conducción autónoma. Por último, trasladarás tu modelo de NN a producción en la nube de AWS.
Al final de este libro, podrás aprovechar las arquitecturas modernas de NN para resolver más de 50 problemas prácticos de CV con confianza.
Aprenderás:
- Entrenar una NN desde cero con NumPy y PyTorch.
- Implementar detección y segmentación de objetos multidimensionales 2D y 3D.
- Generar dígitos y DeepFakes con autoencoders y GANs avanzados.
- Manipular imágenes utilizando CycleGAN, Pix2PixGAN, StyleGAN2 y SRGAN.
- Combinar CV con NLP para realizar OCR, subtítulos de imágenes y detección de objetos.
- Combinar CV con aprendizaje por refuerzo para construir agentes que jueguen al pong y conduzcan un automóvil.
- Implementar un modelo de aprendizaje profundo en el servidor de AWS utilizando FastAPI y Docker.
- Implementar más de 35 arquitecturas de NN y utilidades comunes de OpenCV.
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a principiantes en PyTorch y a practicantes de aprendizaje automático de nivel intermedio que deseen familiarizarse con las técnicas de visión por computadora utilizando aprendizaje profundo y PyTorch. Si estás comenzando con las redes neuronales, encontrarás útiles los casos de uso acompañados de cuadernos en GitHub presentes en este libro. Todo lo que necesitas para comenzar con este libro es un conocimiento básico del lenguaje de programación Python y del aprendizaje automático.