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Renueva la Entrada de tu Casa: Guía Práctica

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guía para renovar la entrada de tu casa

En un mundo donde la estética y la funcionalidad se han vuelto cada vez más importantes, la renovación de la entrada de un hogar es una tarea que muchos propietarios están considerando. Este espacio, que es la primera impresión que se llevan los visitantes, merece atención especial. Aquí ofrecemos una guía práctica para transformar tu entrada sin necesidad de realizar una reforma completa.

Primero, es esencial evaluar el estado actual de la entrada. Observa si la puerta principal está en buenas condiciones. Un repintado o una nueva capa de barniz puede hacer maravillas. Optar por colores que complementen el resto de la casa podría modernizar la apariencia de inmediato. Además, considera cambiar el hardware, como manijas y bisagras, por opciones más contemporáneas.

El revestimiento del suelo es otro aspecto clave. Si tienes un porche, piensa en reemplazar o restaurar las baldosas o el cemento. Incorporar alfombras de exterior puede agregar calidez y estilo. Asegúrate de que la entrada esté bien iluminada; instalar nuevas luces de exterior no solo mejora la seguridad, sino que también resalta la belleza de tu casa.

Las plantas son un recurso infalible para potenciar la entrada. Optar por macetas de diferentes tamaños y elegir plantas adecuadas a la climatología de la región puede crear un ambiente acogedor. Una buena opción son las plantas perennes, que requieren poco mantenimiento y ofrecen interés durante todo el año.

Por último, considera añadir elementos decorativos. Un banco o una silla pueden no solo ser funcionales, sino que también añaden un toque acogedor. Un felpudo llamativo o una obra de arte al aire libre pueden dar personalidad a la entrada.

Renovar la entrada de tu hogar puede ser un proyecto enriquecedor que no solo mejora la estética, sino que también aumenta el valor de la propiedad. Con pequeñas modificaciones y un poco de esfuerzo, cualquier hogar puede adquirir una nueva vida.

California Apunta a la Estrategia de Seguimiento de Tractor Supply

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lock icon with CA state map & vintage colors

La Agencia de Protección de la Privacidad de California (CPPA) impuso a inicios de este mes una multa récord de 1,350,000 dólares a Tractor Supply, la conocida cadena de tiendas que se presenta como el mayor minorista de estilo de vida rural en el país. Esta sanción se debe a supuestas violaciones de la Ley de Privacidad del Consumidor de California, que exige a las empresas respetar los derechos de los clientes y solicitantes de empleo del estado, incluida la capacidad de conocer, eliminar y corregir la información que las empresas recopilan sobre ellos.

La CPPA señaló que Tractor Supply no cumplió con varios de estos requisitos, lo que marca la primera vez que se utilizan estas disposiciones de protección de datos en relación con los solicitantes de empleo. La investigación de la agencia se inició gracias a una queja presentada por un consumidor, lo que subraya la importancia de que las personas hagan valer sus derechos.

Las infracciones específicas que llevaron a la multa incluyen el incumplimiento de mantener una política de privacidad adecuada que informara a los consumidores sobre sus derechos, no notificar a los solicitantes de empleo acerca de sus derechos de privacidad y no proporcionar un mecanismo efectivo para optar por no compartir su información personal. Adicionalmente, se encontró que la empresa divulgó información personal a otras compañías sin contratos que contuvieran protecciones de privacidad.

Además de la multa, Tractor Supply deberá realizar un inventario de sus propiedades digitales y tecnologías de seguimiento, y certificar su cumplimiento con la ley de privacidad de California durante los próximos cuatro años. Esta acción es notable no solo por el monto de la multa, sino también por ser un claro mensaje de la CPPA que apunta a un amplio espectro de industrias, más allá de las grandes empresas tecnológicas y de publicidad.

Michael Macko, responsable de la aplicación de la ley en la CPPA, enfatizó que están comprometidos a investigar si las empresas están implementando correctamente los derechos de privacidad. Esta situación también revela la relevancia de que los ciudadanos presenten quejas ante las autoridades pertinentes, pues la agencia actuó tras recibir la denuncia de un individuo.

El éxito de la CPPA en este caso resalta la importancia de contar con regulaciones que se apliquen efectivamente, aunque muchos esperan que las leyes de privacidad, incluida la de California, también otorguen derechos a individuos para demandar por violaciones a su privacidad. Mientras tanto, es vital que los reguladores sean activos y audaces en su labor de protección al consumidor.
Fuente: EFF.org

Cómo Presentar una Queja de Privacidad en California

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How to File a Privacy Complaint in California

Recientemente, la agencia de privacidad de California impuso la multa más alta en la historia del estado por violaciones a las leyes de privacidad, lo cual ocurrió a raíz de una queja presentada por un consumidor. La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), vigente desde 2020, otorga a los clientes y solicitantes de empleo en California derechos fundamentales, como el derecho a conocer, eliminar y corregir la información que las empresas recopilan sobre ellos, así como la opción de negarse a ciertos tipos de uso y compartición de datos.

Para hacer valer estos derechos, los ciudadanos californianos pueden presentar quejas fácilmente, lo que ha sido crucial para la vigilancia de la ley. Aquellos que sospechen que una empresa no cumple con las normativas pueden dirigirse al sitio web de la California Privacy Protection Agency, donde encontrarán la opción para presentar una queja. Este formulario es accesible en línea y también se puede imprimir para su envío en papel.

El proceso de queja comienza con un cuestionario que incluye un resumen de los derechos de los consumidores bajo la CCPA. A medida que los reclamantes avanzan en el formulario, se les solicita brindar detalles sobre la situación y cualquier evidencia que respalde su reclamación, como correos electrónicos o registros de conversaciones.

Además, los deportistas pueden elegir presentar una queja anónima o una queja jurada; esta última opción requiere que se proporcione información de contacto. Aunque presentar información de contacto no asegura que la agencia se comunique, permite un mejor seguimiento del proceso. Es importante que los consumidores se sientan motivados a hablar y a hacer valer sus derechos, ya que cada queja puede ser el inicio de una investigación significativa que genere un impacto real en el cumplimiento de la ley.
Fuente: EFF.org

Ajuste Fino del Modelo Phi Silica Usando LoRA

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FAQs about using AI in Windows apps

Un nuevo enfoque en la optimización de modelos de inteligencia artificial ha sido introducido con la técnica de Low Rank Adaptation (LoRA), que permite afinar el modelo Phi Silica de Microsoft Windows. Esta herramienta es especialmente útil para mejorar el rendimiento del modelo en casos de uso específicos, logrando así resultados más precisos y adaptables a las necesidades de los usuarios.

El proceso consiste en entrenar un adaptador LoRA y luego aplicarlo durante la fase de inferencia, lo que resulta en una mejora notable de la precisión del modelo. Sin embargo, los usuarios deben cumplir ciertos requisitos previos: tener claro el caso de uso, definir criterios de evaluación y haber probado las APIs de Phi Silica sin obtener los resultados deseados.

El primer paso para entrenar un adaptador LoRA es generar un conjunto de datos. Esto implica dividir la información en dos archivos en formato JSON, donde cada línea representará un mensaje en la interacción entre un usuario y un asistente. Es vital que los datos sean de alta calidad y diversidad; por ello, se recomienda recolectar al menos unos pocos miles de ejemplos en el archivo de entrenamiento.

Además, el uso del AI Toolkit para Visual Studio Code facilita el entrenamiento del adaptador. Los usuarios deben descargar la extensión, seleccionar el modelo Phi Silica, y generar el proyecto adecuado para llevar a cabo la fine-tunig. El proceso, que puede tardar entre 45 y 60 minutos, culmina con la opción de descargar el adaptador LoRA mejorado.

Una vez que el adaptador ha sido entrenado, la fase de inferencia permite aplicar este nuevo conocimiento. Usando la aplicación AI Dev Gallery, los usuarios pueden experimentar con los modelos locales para ver cómo el adaptador LoRA afecta las respuestas generadas.

No obstante, es importante tener en cuenta los riesgos y limitaciones que conlleva la fine-tuning. La calidad de los datos, la robustez del modelo, la posibilidad de regurgitación de información y la transparencia en los resultados son aspectos que deben ser considerados cuidadosamente. La correcta implementación de LoRA puede llevar a una optimización eficaz del modelo, pero siempre es esencial revisar los resultados y asegurarse de que la salida del modelo sea relevante y veraz.

Además, se debe tener en cuenta que las características de Phi Silica no están disponibles en China, lo que limita su aplicación en ese territorio.
vía: Microsoft Windows blog

Guía Práctica de Trucos, Productos y Seguridad

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Limpieza de granito y piedra natural en casa

En un mundo donde la información y la tecnología avanzan a pasos agigantados, contar con una guía práctica que combine trucos, productos destacados y pautas de seguridad se vuelve esencial para cualquier consumidor. Este artículo ofrece un repaso sobre los elementos más relevantes en la actualidad, que facilitarán la vida diaria y fomentarán una experiencia de compra más segura.

La primera parte de esta guía se centra en los trucos más útiles para optimizar el uso de productos diarios. Por ejemplo, muchos consumidores desconocen que ciertas aplicaciones ofrecen la posibilidad de escanear códigos de barras para comparar precios en tiempo real. Esta herramienta permite ahorrar dinero y tiempo, facilitando la búsqueda del producto más accesible. Asimismo, se recomienda activar alertas en aplicaciones de compras en línea, que notifican a los usuarios sobre rebajas o descuentos en sus artículos favoritos.

En cuanto a productos, el mercado está repleto de opciones innovadoras que han demostrado mejorar la calidad de vida de sus usuarios. Desde aspiradoras inteligentes que pueden ser controladas desde el smartphone, hasta utensilios de cocina multifuncionales que reducen el tiempo de preparación de los alimentos, la tecnología se ha adaptado para hacer las tareas del hogar más llevaderas. Además, productos ecológicos han ganado popularidad, ofreciendo alternativas sostenibles sin sacrificar efectividad.

Por otro lado, la seguridad es un aspecto fundamental que no puede pasarse por alto. Con el aumento de las compras en línea, se han vuelto cruciales las medidas de protección de datos personales. Utilizar contraseñas seguras y activar la autenticación de dos factores son pasos simples que pueden prevenir fraudes. Asimismo, es aconsejable realizar compras a través de sitios web confiables y verificar las opiniones de otros usuarios antes de realizar una transacción.

En conclusión, la combinación de trucos prácticos, productos útiles y medidas de seguridad crea un panorama favorable para los consumidores. Esta guía proporciona herramientas valiosas que no solo optimizan el uso de productos cotidianos, sino que también garantizan una experiencia de compra más segura y eficiente. En un entorno donde la información abunda, estar bien informado es la clave para tomar decisiones acertadas y satisfactorias.

Guía Completa del Kit de Herramientas de IA para Visual Studio Code

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FAQs about using AI in Windows apps

En un paso significativo hacia la democratización del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, Microsoft ha lanzado el AI Toolkit para Visual Studio Code (VS Code). Esta extensión está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones generativas de IA, integrando herramientas y modelos avanzados procedentes del catálogo de Azure AI Foundry y otras fuentes como Hugging Face.

El AI Toolkit permite a los desarrolladores descargar y ejecutar modelos de inteligencia artificial de manera local. Ofrece acceso a modelos optimizados para diversas plataformas, incluyendo Windows 11 con aceleración DirectML, Linux con aceleración de NVIDIA y, próximamente, soporte para MacOS. Además, los usuarios pueden probar los modelos en un entorno intuitivo de «playground» o implementarlos en sus aplicaciones mediante una API REST.

Una de las características más destacadas del AI Toolkit es la capacidad de afinar modelos de IA, ya sea localmente o en la nube. Esta funcionalidad permite crear nuevas habilidades, mejorar la fiabilidad de las respuestas y ajustar el tono y formato de estas. El toolkit proporciona una guía para optimizar modelos de lenguaje populares, como Phi-3 y Mistral.

Otra funcionalidad interesante es la posibilidad de desplegar características de IA en la nube o en aplicaciones que funcionen en dispositivos locales. También se incluyen opciones para realizar ejecuciones por lotes de entradas para modelos seleccionados en el entorno de playground.

Para aquellos interesados en conocer más sobre el AI Toolkit, Dona Sarkar y John Lam presentan un resumen en un video disponible desde Microsoft Build 2024. La documentación más reciente y detalles sobre cómo descargar y utilizar el AI Toolkit están disponibles en la página oficial de Visual Studio Code, donde los desarrolladores pueden acceder a tutoriales y guías adicionales sobre el uso de esta herramienta innovadora.
vía: Microsoft Windows blog

Implementación de Monitoreo Automatizado para Inferencia por Lotes en Amazon Bedrock

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Implement automated monitoring for Amazon Bedrock batch inference

Amazon ha lanzado una nueva funcionalidad dentro de su servicio Amazon Bedrock, que permite a las empresas utilizar modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento a través de una interfaz única. Este servicio permite la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, priorizando la seguridad, la privacidad y el uso responsable de la tecnología.

La funcionalidad de inferencia por lotes de Amazon Bedrock se orienta a manejar cargas de trabajo más grandes donde la celeridad en las respuestas no es crucial. Al adoptar un enfoque de procesamiento por lotes, las organizaciones pueden analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente, logrando una reducción de precios del 50% en comparación con las opciones de demanda inmediata, lo que resulta atractivo para aquellos que trabajan con datos extensos.

A medida que las empresas escalan su uso de modelos de Amazon Bedrock para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, se vuelve esencial implementar prácticas efectivas de monitoreo y gestión de trabajos de inferencia por lotes. Para ello, se ha desarrollado una solución que utiliza servicios sin servidor de AWS, como Lambda, DynamoDB y EventBridge. Esta implementación no solo reduce la carga operativa, sino que también garantiza un procesamiento confiable de las cargas de trabajo a gran escala.

Imaginemos el caso de una empresa de servicios financieros que gestiona millones de interacciones con clientes y datos, incluyendo historiales de crédito y patrones de gasto. Esta empresa ha identificado la oportunidad de utilizar capacidades avanzadas de IA para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos. Sin embargo, procesar estos enormes conjuntos de datos en tiempo real no siempre es necesario.

La arquitectura propuesta utiliza la inferencia por lotes en Amazon Bedrock, comenzando con la carga de datos de crédito y productos en un bucket de Amazon S3. Un primer conjunto de funciones de Lambda se encarga de crear archivos JSONL con los datos relevantes para la inferencia. Posteriormente, se activa un trabajo de inferencia por lotes en Bedrock. Un sistema de monitoreo automatizado, a través de EventBridge, garantiza que cualquier cambio en el estado del trabajo desencadene acciones adecuadas, como el registro del estado del trabajo en DynamoDB.

Entre los beneficios de esta solución automatizada se encuentran una visibilidad en tiempo real, operaciones simplificadas y una mejor asignación de recursos, lo que contribuye a la eficacia en el uso de capacidades de inferencia por lotes.

Para implementar esta solución, es necesario contar con una cuenta activa de AWS, así como permisos adecuados para crear recursos, acceder a modelos y desplegar en una región compatible con la inferencia por lotes. La implementación se apoya en una plantilla de AWS CloudFormation que facilita despliegues repetibles, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo esta innovadora funcionalidad.

La solución propone buenas prácticas para optimizar el monitoreo de operaciones, como la configuración de alarmas de CloudWatch para trabajos fallidos y el uso de métricas personalizadas para tener una mayor visibilidad sobre el rendimiento de los trabajos de inferencia.

Finalmente, el costo estimado por ejecutar esta solución es de menos de un dólar, si se considera el uso del modelo Claude 3.5 de Anthropic. Esta propuesta no solo mejora la capacidad para procesar grandes volúmenes de datos financieros, sino que también abre la puerta a una variedad de aplicaciones, como la identificación de patrones de fraude y el análisis de tendencias financieras, manteniendo siempre una visibilidad operativa en tiempo real.
vía: AWS machine learning blog

Guía para Desarrolladores de Copilot+ en PCs | Microsoft Learn

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FAQs about using AI in Windows apps

Microsoft ha presentado una nueva categoría de hardware con Windows 11 conocida como Copilot+ PCs, que incorpora una Unidad de Procesamiento Neural (NPU) de alto rendimiento. Esta tecnología avanzada permite realizar más de 40 billones de operaciones por segundo, ofreciendo capacidades para procesos intensivos en inteligencia artificial como traducciones en tiempo real y generación de imágenes. Los Copilot+ PCs destacan por su eficiencia energética, garantizando una duración de batería durante todo el día y acceso a características de inteligencia artificial de última generación.

El nuevo chip Snapdragon Elite X+, desarrollado por Qualcomm, permite esta integración de inteligencia artificial a través de su NPU. Esta unidad está diseñada para procesar eficientemente grandes volúmenes de datos en paralelo, utilizando menos energía en tareas de inteligencia artificial que los procesadores tradicionales (CPU o GPU), lo que se traduce en una mayor duración de la batería del dispositivo. Además, el NPU colabora de manera sinérgica con la CPU y GPU, optimizando el rendimiento al asignar tareas a la unidad más adecuada.

Los Copilot+ PCs no solo prometen un rendimiento excepcional, sino que también incluyen características exclusivas de inteligencia artificial. Estas se encuentran disponibles en las versiones modernas de Windows 11 y se pueden acceder a través de APIs diseñadas específicamente para este fin. Los desarrolladores podrán aprovechar estas funcionalidades para crear experiencias inmersivas y seguras.

Para maximizar el uso del NPU en estos dispositivos, Windows 11 incorpora herramientas específicas que facilitan la integración de inteligencia artificial. Los desarrolladores ahora pueden programar el acceso a la NPU más fácilmente, beneficiándose de una transición hacia Windows ML (Windows Machine Learning), que simplifica el proceso de gestión de hardware y optimiza el rendimiento de las aplicaciones.

Los dispositivos equipados con NPU también brindan la posibilidad de medir su rendimiento de manera detallada. A través de diversas herramientas, como el Administrador de Tareas y el Windows Performance Toolkit, los usuarios pueden analizar el uso del NPU y optimizar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial ejecutados localmente.

En resumen, los Copilot+ PCs se presentan como la evolución de los dispositivos Windows 11, combinando hardware avanzado y capacidades de inteligencia artificial, y ofreciendo a desarrolladores y usuarios una nueva forma de interactuar con la tecnología.
vía: Microsoft Windows blog

Automatización de Creación de Historias de Datos en Amazon QuickSight con IA Agente a Través de Amazon Nova Act

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Automate Amazon QuickSight data stories creation with agentic AI using Amazon Nova Act

Amazon ha anunciado avances significativos en la automatización de la creación de historias de datos a través de su herramienta QuickSight. Esta innovación busca simplificar la generación de narrativas interactivas a partir de datos complejos, facilitando decisiones más rápidas y eficientes para las organizaciones globales.

Tradicionalmente, la creación manual de múltiples historias de datos consume un tiempo considerable, lo que retrasa decisiones críticas. Cada unidad de negocio dentro de una organización suele operar con múltiples paneles de control adaptados a sus necesidades específicas, lo que incrementa la carga de trabajo en la elaboración de informes. A través de la automatización, empresas pueden liberar recursos y tiempo, permitiendo que los equipos se enfoquen en el análisis y en la toma de decisiones basada en datos.

El sistema Amazon Nova Act ha sido diseñado para modernizar la automatización de navegadores web, una herramienta que permite ejecutar tareas complejas de manera autónoma con mínima supervisión humana. Mientras que otros modelos de lenguaje se centran en la conversación, Nova Act potencia las capacidades orientadas a la acción y descompone tareas complicadas en comandos manejables.

QuickSight permite convertir datos complejos en presentaciones interactivas que ayudan a los analistas y interesados a comprender mejor la información. La fusión de las capacidades de visualización de QuickSight y la automatización de Nova Act promete no solo reducir el esfuerzo manual, sino también acelerar la toma de decisiones basadas en datos, transformando la forma en que las organizaciones interactúan con su información.

La implementación de Nova Act requiere una serie de pasos, incluyendo la creación de un entorno virtual y la configuración de claves API. Una vez configurado, los usuarios pueden iniciar sesión en QuickSight y generar automáticamente historias de datos, lo que a su vez agiliza la gestión de informes y mejora la productividad general.

Esta herramienta representa una solución prometedora para empresas que buscan optimizar sus flujos de trabajo y maximizar el uso de sus datos, llevándolas hacia un futuro más eficiente y data-driven.
vía: AWS machine learning blog

Introducción a Windows ML: Aprendiendo sobre el Aprendizaje Automático en Microsoft

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FAQs about using AI in Windows apps

Windows Machine Learning (ML) ha lanzado nuevas capacidades que permiten a desarrolladores de C#, C++ y Python ejecutar modelos de inteligencia artificial en formato ONNX de manera local en computadoras con Windows. Esta funcionalidad se logra a través de ONNX Runtime, que ofrece gestión automática de proveedores de ejecución para diferentes tipos de hardware, incluidos CPUs, GPUs y NPUs. Al utilizar este entorno, los modelos generados en plataformas como PyTorch, TensorFlow/Keras y scikit-learn pueden ser aprovechados de forma eficiente.

Entre los beneficios clave de Windows ML se encuentra la posibilidad de descargar dinámicamente los últimos proveedores de ejecución específicos del hardware, así como el uso de un runtime compartido que reduce la necesidad de incluir archivos pesados en las aplicaciones. Esto no solo optimiza el tamaño de las descargas e instalaciones, sino que también asegura un amplio soporte de hardware, funcionando en cualquier PC que cumpla con las especificaciones de Windows 11.

Los requisitos del sistema para utilizar esta herramienta son sencillos: es necesario contar con Windows 11 versión 24H2 o superior, y puede ejecutarse en arquitecturas x64 o ARM64. La variedad en la configuración del hardware permite que esta plataforma sea accesible para diferentes escenarios, desde CPUs integrados hasta GPUs discretas.

Los proveedores de ejecución (EP) son componentes cruciales que permiten optimizar las operaciones de machine learning según el hardware específico. Windows ML presenta un enfoque innovador al permitir la descarga automática de estos proveedores durante la instalación de aplicaciones, eliminando la necesidad de incluir versiones específicas para distintos tipos de hardware.

La última versión de Windows ML ofrece un rendimiento comparable con los SDK dedicados del pasado, logrando una optimización considerable en GPUs y NPUs. Los desarrolladores también tienen la opción de convertir modelos de otros formatos a ONNX, lo que amplía aún más las posibilidades de integración y mejora de la eficiencia.

Con estas novedades, Windows ML se posiciona como un elemento fundamental en el ecosistema de inteligencia artificial de Windows, ofreciendo APIS integradas para tareas comunes y modelos listos para usar, así como la posibilidad de acceder directamente a la API de Windows ML para escenarios más avanzados. Por último, se invita a los usuarios a enviar comentarios o reportar problemas a través de su GitHub, fomentando una colaboración activa en el desarrollo de esta herramienta.
vía: Microsoft Windows blog