La aspiración de la robótica por crear máquinas pensantes, iniciada en los 60 con Shakey, ha evolucionado. Ese primer intento de un robot que razonara sobre su entorno, se materializa hoy en los agentes de IA. Aunque estos agentes son cerebros digitales sin cuerpo, representan la misma búsqueda de autonomía para percibir, planificar ...
TailwindCSS se ha convertido en una de las herramientas más populares para diseñar interfaces modernas y atractivas en aplicaciones web. Su enfoque basado en utilidades permite crear interfaces limpias, escalables y consistentes, evitando el uso excesivo de CSS personalizado, además de sus clases en línea permiten una mayor rapidez a...
Un pipeline de Big Data es una cadena automatizada y escalable de procesos que permite la ingesta, procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real o por lotes. Utiliza arquitecturas distribuidas y herramientas especializadas para manejar datos masivos con velocidad y resiliencia. Su correcta impl...
Apache Hadoop y Apache Spark son dos de las tecnologías más populares en el mundo de Big Data, pero tienen diferencias fundamentales. Mientras que Hadoop es conocido por su robustez en el procesamiento por lotes, Spark destaca por su velocidad y flexibilidad, al permitir tanto procesamiento en tiempo real como en lotes. La elección e...
La arquitectura hexagonal, también conocida como Ports and Adapters, es un patrón que separa la lógica de negocio del software de los elementos externos como bases de datos, interfaces gráficas o servicios web, a través de interfaces (puertos) y sus implementaciones concretas (adaptadores). Esta separación permite construir sistemas ...
Los árboles binarios son estructuras de datos jerárquicas muy utilizadas en algoritmos de búsqueda, clasificación y representación de relaciones. En C++, su implementación permite organizar datos de forma eficiente para realizar operaciones complejas, desde búsquedas hasta recorridos por profundidad. Cada nodo contiene un dato y hast...
El underfitting y el overfitting son problemas comunes en el aprendizaje automático que afectan la capacidad de un modelo para generalizar. El underfitting ocurre cuando el modelo es demasiado simple y no logra captar patrones importantes, mientras que el overfitting sucede cuando se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento, inc...