La inteligencia artificial puede dividirse en dos tipos: la IA débil, que realiza tareas específicas y es la que usamos hoy en día, y la IA fuerte, una inteligencia similar a la humana que aún es teórica. Conocer estas diferencias nos permite entender mejor qué puede hacer la IA ahora y hacia dónde podría avanzar en el futuro....
La IA distribuida permite entrenar modelos colaborativamente en múltiples dispositivos, preservando la privacidad y reduciendo costos de transferencia. Técnicas como el aprendizaje federado impulsan aplicaciones reales en móviles y salud, aunque enfrentan desafíos técnicos y de seguridad. Este enfoque está revolucionando el aprendiza...
El aprendizaje supervisado usa datos etiquetados para predecir o clasificar, mientras que el no supervisado descubre patrones sin etiquetas. Ambos tienen ventajas claras según el contexto y los datos disponibles. Supervisado es ideal para tareas concretas; no supervisado, para exploración y segmentación. Saber cuándo usar cada uno es...
ACID y BASE representan dos enfoques fundamentales para la gestión de datos. Mientras ACID garantiza integridad, aislamiento y confiabilidad en bases de datos relacionales, BASE prioriza disponibilidad y escalabilidad en entornos distribuidos, aceptando inconsistencia temporal. Cada modelo responde a necesidades distintas: precisión ...
La normalización y la desnormalización son dos caras de la misma moneda en el diseño de bases de datos: mientras la normalización busca orden, precisión y mínima redundancia dividiendo los datos cuidadosamente, la desnormalización acelera las lecturas duplicando información para ganar velocidad. Lejos de ser opuestas, ambas técnicas ...
La seguridad en bases de datos va más allá de los backups. Es clave controlar accesos, cifrar los datos y monitorear la actividad para prevenir robos o manipulaciones. También es necesario cumplir con normativas legales para evitar sanciones. Proteger la información es proteger la confianza y el futuro del sistema, evitando accesos n...
Las bases de datos orientadas a grafos permiten representar y consultar datos con múltiples relaciones de forma natural y eficiente. Utilizan nodos y aristas para modelar conexiones complejas, lo que las hace ideales para aplicaciones como redes sociales, sistemas de recomendación o detección de fraudes. Destacan por su flexibilidad,...