La arquitectura de software multicapa (o en N capas) es un enfoque estructurado que divide una aplicación en capas independientes, como presentación, lógica de negocio, acceso a datos y almacenamiento. Esta separación facilita el mantenimiento, la escalabilidad y la reutilización del código, al tiempo que promueve una organización cl...
La arquitectura de microservicios consiste en dividir una aplicación en servicios pequeños y autónomos que pueden ser desarrollados, desplegados y escalados de forma independiente. Aunque requiere una mayor inversión técnica y organizacional, permite construir sistemas flexibles, resilientes y listos para crecer. Es una solución efec...
El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning o RL) es una subdisciplina del aprendizaje automático donde un agente aprende a actuar en un entorno tomando decisiones que le permitan maximizar una recompensa acumulada. Este enfoque se basa en el principio de prueba y error y se inspira en cómo los humanos y animales aprenden de ...
La arquitectura monolítica es un enfoque clásico en el desarrollo de software donde todos los componentes de una aplicación se integran en una sola unidad ejecutable. Aunque puede presentar limitaciones en escalabilidad y mantenimiento a largo plazo, sigue siendo una opción válida para proyectos pequeños o en etapas iniciales, gracia...
En un ámbito de IA, las CNN son ideales para procesar datos espaciales como imágenes y vídeos, extrayendo patrones visuales clave. En cambio, las RNN sobresalen en tareas secuenciales como el procesamiento de texto o la predicción de series temporales, aprendiendo de contextos anteriores. La elección entre ambas depende de la natural...
Las listas enlazadas son estructuras de datos fundamentales en programación, especialmente en C++. Permiten almacenar colecciones de elementos de manera dinámica, adaptándose al crecimiento o reducción de datos durante la ejecución. A diferencia de los arreglos tradicionales, no requieren un tamaño fijo inicial, lo que las hace ideal...
Machine Learning es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos mediante algoritmos. Deep Learning es un tipo de Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para resolver tareas complejas como visión, lenguaje y audio. La diferencia está en la profundidad del modelo, la cantidad de datos y el poder ...