Hace un tiempo hice un manual introductorio a R que incluye fundamentos de minería de datos. Se quedó escondido en algún lugar pero aquí está:
de refrigeradores, calcetines y cosas inteligentes
En este mes de regresos, uno de los regresos que más me ha gustado es a la columna de Cuadrivio o Cuadris de cariño. Este es el texto del mes (tomado de http://blog.cuadrivio.net/2014/01/de-verdad-es-inteligente-mi-refrigerador/)
La palabra inteligente se está volviendo de uso obligado como atributo de los dispositivos actuales. Ya no solamente los teléfonos son inteligentes, las tendencias apuntan al incremento de aparatos domésticos con inteligencia incluida. ¿Tienes que lavar la ropa pero no estarás en casa? No te preocupes, ya puedes monitorear tu lavadora mediante tu teléfono inteligente. ¿Necesitas regular la temperatura del refrigerador cuando cambia el clima? Olvídate de eso, ya hay refrigeradores con control inteligente de temperatura. ¿Vas a preparar un platillo y no tienes disponible la receta? Conéctate a internet desde tu refrigerador con Wi-Fi y de paso revisa las noticias mientras sacas el jugo y la leche; los refrigeradores con touch screen ya están disponibles. Seamos bienvenidos a la era del hogar inteligente [1]. Pero no olvidemos la salud, ya que para cuidarla y monitorearla también hay dispositivos que llegan al rescate. Cuando salgas a correr colócate una pulsera que registre tu distancia recorrida, velocidad y calorías consumidas. Monitorea tu corazón con dispositivos que incluyen conexión Bluetooth y GPS para que te avisen si hay alguna anormalidad y envíen los datos a tu cardiólogo para que los anexe a tu registro médico. La ropa también tiene inteligencia. Pero si eres de los que pierden los calcetines, entonces ten cuidado, ya que existen nuevos modelos que tienen sensores textiles para medir tus zancadas y ritmo al caminar. La información recolectada por estos aparatos puede ser subida a la nube por tu teléfono y enviada a donde indiques. No te preocupes por la interconexión, los artículos se entienden entre ellos.
Como vemos, ya no es suficiente con traer con nosotros los aparatos, ya nos los podemos poner (wearable gadgets). Estamos viviendo una era fascinante en la cual la comunicación es la protagonista y su alcance va más allá de conectar humanos con humanos, la conexión incluye también a los aparatos de uso cotidiano. Pero ¿son realmente inteligentes los dispositivos mencionados? De acuerdo con Stuart Russell y Peter Norvig [3], científicos de gran relevancia en el campo de la inteligencia artificial, un sistema inteligente es aquel que realiza la mejor acción para una situación dada. El aprendizaje con base en la experiencia es un factor importante para que el sistema pueda tomar la mejor decisión. Dependiendo para qué fin fue diseñado, un sistema inteligente debe ser capaz de monitorear su entorno, seleccionar la acción más adecuada y ejecutarla. Tomando en cuenta lo anterior, podemos diferenciar un comportamiento inteligente de otro que no lo es, como en los siguientes casos:
Un teléfono celular ha registrado durante tres meses la hora y días de la semana en los cuales su usuario pone la alarma. El usuario no tiene un horario regular, éste depende de las citas de negocios que son registradas en la agenda de su teléfono. Con esta información, el teléfono aplica un proceso de generalización en el cual ha identificado las variables relevantes y ha obtenido un modelo que le permite predecir la hora en la que se debe establecer la alarma. Así, al cabo de tres meses, el teléfono tiene información suficiente para ser capaz de autoactivar la alarma y predecir la hora en la que debe sonar. Adicionalmente, usando otras variables el teléfono sabe qué tono o música será más agradable para despertar. El usuario ya no se preocupa de olvidar poner la alarma, su teléfono aprendió a configurarla. En este caso el teléfono es inteligente.
Por otro lado, tenemos otro teléfono que registra durante tres meses tus trayectos diarios desde que sales de tu casa hasta que regresas. El teléfono actualiza tu estatus en las redes sociales indicando los lugares en los que te encuentras. Al final de cada día, la aplicación sube a un repositorio en la nube tu historial registrado. En este caso el teléfono es un recolector de datos. Los procesos de actualización que realiza son actividades programadas que no involucran toma de decisiones. No es inteligente.
Aun cuando la recolección de datos, envío de información y conexión a internet son aspectos muy importantes, no son procesos que convierten en inteligente a un dispositivo. En muchos casos, agregar el término inteligente es una estrategia comercial que anticipa lo que vendrá en términos de avance tecnológico. La siguiente etapa consiste en convertir los dispositivos en sistemas realmente inteligentes, y para ello se cuenta ya con información de sobra para procesar y de la cual aprender.
La fascinación por tales dispositivos es natural, la evolución tecnológica es tan vertiginosa que estamos viendo la transformación de conductas y hábitos humanos en tiempos cortos. Me gusta mucho la idea de una cafetera inteligente con la cual me pueda comunicar y que avise en mi cuenta de Facebook que ya está listo el café. Pero ante tal despliegue de inteligencia que nos ayuda a resolver tareas cotidianas, no debemos olvidar que también tenemos un cerebro que debe ser inteligente. ¿Podemos confiar totalmente nuestra información y decisiones a unos aparatos que son inútiles ante la ausencia de batería? ¿Por qué confiamos más en aparatos externos que en nuestro cerebro? ¿Hasta qué punto los dispositivos inteligentes son nuestro apoyo y a partir de qué límite nos convertimos en dependientes? Vale la pena autoanalizarnos.
Referencias
[1] Samsung home appliances: http://www.samsung.com/us/home-appliances/. Página consultada el 20 de enero del 2014.
[2] «Wearable tech: 13 new gadgets from CES 2014»:http://www.computerworld.com/slideshow/detail/135328. Página consultada el 20 de enero del 2014.
[3] Stuart J. Russell , Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3a edición, Pearson Education, 2003.
[4] «Connect To Your Coffee: Introducing starter»:http://www.quirky.com/blog/post/2013/09/connect-to-your-coffee-introducing-starter/. Página consultada el 20 de enero del 2014.
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Resultado de un curso de verano: Coursera
Lo importante de un MOOC es que el contenido sea útil para incrementar tu conocimiento y habilidades, de nada sirve un certificado sin eso. En la práctica, obtener ambos se siente muy bien.
Una breve historia de la ingeniería de software
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In10years
A principios de Mayo vi una convocatoria de Slideshare para un concurso de presentaciones llamado in10years y me gustó mucho la idea. Durante el mes hice algunos avances y el Viernes pasado al fin logré terminarla y enviarla. Para mi sorpresa, el día siguiente (Junio 1) recibí la notificación de que la presentación había sido elegida como “presentación top del día”. Eso significa que durante un día, la presentación estaría en la página principal del sitio, favoreciendo las visitas. Y así fué. En menos de un día, la presentación alcanzó poco más de 11,000 visitas. Vaya, casi me sentí como iCarly 
Template nuevo
Un día, una página
Haris Awang via Compfight
La semana pasada asistí a algunas conferencias sobre la escritura y publicación de artículos. Dos tópicos fueron los que más me gustaron: el plagio y los hábitos de escritura.
¿Qué es plagio? lo que no es original, así sin más. Nada de parafraseos ni copiar y pegar de nuestros propios escritos. Existen herramientas que detectan plagio y las editoriales hacen uso extensivo de ellas como filtro para la aceptación/rechazo de artículos. Lo mejor es que antes de enviar un artículo a revisión verifiques que no tengas plagio o algo parecido. Las siguientes ligas son muy recomendables:
https://www.writecheck.com/static/home.html
http://www.plagiarismchecker.com/
En cuanto a hábitos, la práctica constante es lo más recomendable. Si ya cuentas con la investigación y los resultados, lo mejor será escribir diariamente, al menos una página al día. Y así, más pronto de lo que se piensa, tendrás una primer versión sin tener que iniciar una mañana pensando en que tienes que terminar un artículo de 20 páginas.
Generalmente doy prioridad a las actividades de acuerdo a los tiempos de entrega. Aunque funciona, no siempre es bueno porque en vez de avanzar un poco cada día en otras cosas, le dedico mucho tiempo algo específico en días cercanos a la entrega. Esto impide dar revisiones profundas que podrían hacerse si se tuvieran las cosas listas antes. Cambiaré este hábito y veré cómo resulta el nuevo.
Por otra parte, este mes regreso a escribir la columna “Datos en el tejado” en la revista Cuadrivio, cosa que me da mucho gusto.
La herramienta es lo de menos
Hasta hace poco, consideraba que jamás dejaría de usar Beamer para hacer presentaciones. Como si hacerla en otra cosa le fuera a restar valor al contenido o algo así. Fué un auténtico lapsus-obsesivo. Si, Beamer es excelente si tu fuente es LaTeX pero si lo que buscas es que te facilite la incorporación de imágenes y uso de colores con transparencias y demás definitivamente Beamer solamente hará que te tardes mil años más.
Un día, preparando una presentación que me urgía, me dí cuenta de que Beamer, para ciertas cosas, no ayuda mucho. La presentación tenía una fuerte carga de imágenes y uso de color. El posicionamiento de imágenes en Beamer no es de arrastre y coloque; los colores tampoco se seleccionan de forma visual. Y así, después de pensarlo un poco (todavía lo pensé, qué horror), decidí usar Impress. Todo fluyó rápido y con mejores resultados que los que habría obtenido con Beamer. No es que Beamer sea malo y que ya no me guste, no. Beamer me gusta mucho pero cada cosa tiene su función. Sé que lo volveré a usar pero cuando sea apoyo y no un obstáculo.
Si no tienes nada qué decir, la herramienta es lo de menos.
Beamer para presentaciones – Templates
Beamer es una clase de LaTeX para hacer presentaciones. Es mi favorita. Lo malo de mí es que siempre termino partiendo de cero para generar presentaciones nuevas y eso consume mucho tiempo. Por esa razón, ahora estoy haciendo archivos fuente básicos para tenerlos listos para usar.
Los templates en pdf son: bluebasic, blueg, bluered, clear. El código de cada uno se encuentra disponible en github.
blueg en imágenes:
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Diferencias de género y formas de expresarse
Mira Leo, creí que solamente nos pasaba a los felinos
Post publicado en el blog de Cuadrivio
La forma de expresarse y de describir situaciones suele ser distinta en hombres y mujeres. Para referirnos a un hecho, las mujeres tendemos a describir los detalles, el ambiente, el clima, y podemos llevarnos mucho tiempo en desmenuzar el suceso. Por el contrario, los hombres tienden a ser más concretos, menos emotivos. Hace varios años, después de una clase de matemáticas, surgió una plática sobre estas diferencias, por lo que pedimos a varios estudiantes que describieran la clase. Las respuestas representativas fueron las siguientes:
Ella:
En general, la clase estuvo muy bien, el profesor estuvo inspirado y explicó muy claro; me gustó. El profesor resolvió diversos ejercicios sobre Transformada de Laplace y usó dos marcadores, uno verde y otro negro, este último despedía un aroma desagradable, pero era el que pintaba mejor. El profesor llevaba unos pantalones caqui, camisa de algodón a cuadros, llevaba su barba a la cintura e iba de buen humor. El clima estuvo agradable, por lo que las dos horas pasaron volando. Sin embargo, los últimos quince minutos no fueron tan buenos: el último ejercicio no se terminó de explicar; tal parece que el profesor tenía algún compromiso, pues miraba frecuentemente su reloj; y además dejó mucha tarea. El pizarrón lo dejó totalmente escrito, sin espacio para una variable más.
Él:
La clase fue clara, bien explicada. Vimos Transformada de Laplace y el profesor dejó de tarea todos los ejercicios del capítulo 5.
Las diferencias son evidentes. En el primer caso se describen aspectos tales como el aroma del marcador, el ánimo del profesor y de paso se da una opinión sobre el clima. Expresiones y palabras como me gustó, agradable, desagradable y buen humor se refieren a interpretaciones subjetivas de la persona que hace la descripción. Y aunque en ambas descripciones la esencia es la misma: la clase fue buena, el profesor explicó bien, la respuesta de ella nos da una idea del entorno y nos permite imaginarnos la clase, mientras que el chico nos da una respuesta concisa y útil, aunque un tanto escueta.
Ambas formas de expresión son complementarias y aportan información sobre distintos aspectos, pero en ocasiones, dependiendo del medio y la situación, una forma es más aceptada que otra. Al estar en un medio académico-científico donde predomina el género masculino, he tenido que adaptar mi forma de expresión. Con el tiempo, he aprendido a redactar correos usando el mínimo de palabras posible, directos y al punto, evitando con ello problemas potencialmente originados por malas interpretaciones. Sin embargo, cuando la comunicación no va dirigida a alguien de un grupo específico, entonces las características del texto cambian, se vuelven más detalladas.
Otro ejemplo lo vemos en la escritura de artículos científicos. En un artículo o reporte científico no es objetivo ni práctico expresar la emoción y tampoco cabe la ambigüedad. No imagino la cara de los evaluadores si leyeran lo siguiente: «Los autores saltamos de gusto y casi trepamos por las paredes cuando los resultados mostraron una precisión del 98%, más allá del 75% reportado en los trabajos revisados». Tales descripciones ocuparían mucho espacio y nos harían sobrepasar el límite de páginas permitidas, además de no aportar información útil. Sin embargo, este tipo de descripciones mostrarían el lado humano y la sensibilidad de un sector que frecuentemente es catalogado como frío y aislado.
El género también puede ponerse en evidencia en las evaluaciones de artículos. Hace unos días recibí unas evaluaciones de un texto que envié, y me parece que una de ellas fue realizada por una mujer. No lo puedo asegurar, pero las características del texto cumplen con el patrón: uso de palabras y expresiones como amo, me encantaría que; uso de más de un párrafo para comentar un punto; y algunos comentarios subjetivos. En una revisión de esta naturaleza me parece mejor utilizar una escritura objetiva y concisa, pues evita malos entendidos. Sin embargo, el hecho de que un texto no cumpla con estas preferencias no significa que sea incorrecto. Por el contrario, un caso en el cual el uso de una descripción detallada favorece los resultados es la descripción de experimentos, puesto que explicar cada detalle es importante para poder reproducirlos. Hay casos en los que hasta el color de las paredes es significativo, pues puede ser la causa del buen o mal funcionamiento de algún sensor.
Las diferencias de género en la expresión oral o escrita no han pasado desapercibidas por las técnicas automáticas de reconocimiento. Twitter, además de ser un medio de socialización, se ha convertido en una popular fuente de datos para análisis. Esta plataforma se utilizó para identificar el género de una muestra de usuarios que incluyó 100,000 mujeres, 83,000 hombres y 53 usuarios con género no especificado; además de los tweets, se usaron los datos del perfil, incluyendo las ligas a blogs. Como resultado se obtuvieron precisiones de aproximadamente 67%, 75% y 92%, dependiendo de si el conjunto de prueba era un tweet, todos los tweets o todos los campos utilizados respectivamente. De esta manera se pudo saber si el usuario mintió al registrar su género. Se encontró que las palabras más usadas por las mujeres son: amor y cabello, mientras que fragmentos de palabras como http y Googl son más usados por hombres. Se observó también que las mujeres tienden a usar más emoticones y signos de exclamación que los hombres.
Las diferencias aquí mostradas se han restringido a conversaciones cotidianas y a documentos del ámbito académico-científico; en diversas formas de expresión literaria existen autores del género masculino con brillantes habilidades descriptivas que están fuera del alcance de este tipo de clasificaciones automáticas. En cuanto a autores, el interés radica en desarrollar algoritmos para identificación de plagio y reconocimiento de estilo.
Imagen: A happy couple
Referencia
John D. Burger, John Henderson, Discriminating gender on twitter, The MITRE Corporation, mayo, 2011. URL: http://www.mitre.org/work/tech_papers/2011/11_0170/11_0170.pdf-gender.html. Consultado el 10 de agosto de 2011.