Net Cell es una plataforma desarrollada para las comunidades universitarias de Latinoamérica, la cual pretende generar un espacio de difusión y aprendizaje a través de objetivos de estudios.
Aquí presentamos a la Célula Académica de la Facultad Regional Resistencia, LA NEURONA. En este blog se publicarán links de interés, trabajos desarrollados, novedades, entre otros. Esperamos sea de utilidad para quiénes pasen por aquí.
Queres escuchar a Dolina, a Pettinato, a Radio Mitre o cualquier otra radio web? pero no queres usar tu navegador de internet... he aqui la forma de agregar la radio a la lista de reproducción de Windows Media Player para que puedas escuchar las radios desde ahi
tenemos que hacer una serie pasos muy faciles como los que te describo a continuacion:
1. abrir la pagina www.la100.com.ar y seleccionar la radio de Petti
2.una vez que la tenemos en pantalla abrimos el menu contextual haciendo click con el boton derecho del raton o bien con la tecla de menu contextual del teclado (por lo general al costado de la tecla "Windows").
OJO! en algunos sitios el click del raton y el boton de menu tienen distintos resultados, especificamente en nuestro ejemplo el boton del mouse no funciona
Una vez hecho esto seleccionamos la opcion "Ver codigo" y nos va a mostrar el codigo que se interpreta para mostrar la pagina
3.Dentro del texto de este archivo buscamos la palabra "mms" a su lado nos muestra una direccion IP y una ruta a su costado. Lo copiamos todo
abrimos el windows media player o cualquier otro reproductor de musica que funcione
4.Seguidamente vamos a agregar URL y pegamos la direccion que tenemos guardada.
Con esta accion ya tenemos una entrada en nuestra lista de reproduccion de radios
El año ya se termina y nosotros lo cerramos con un taller! y como no podia ser de otra manera, la teacher del grupo La Noe lo va a dictar! =D
Esta vez nos tiene preparada una jornada de capacitación con todo lo necesario para arrancar con el pie derecho en ASP.net
Temas? diras tu...
introduccion a ASP.net
framework
arquitectura
controles
eventos
y mucho mucho mas!
Y Como para darle el condimento espcial.... Sorteo de premios! RyR se jugo y nos manda unos........... para sortear entre los participantes del taller.
Este JUEVES 26 DE NOVIEMBRE en el LABORATORIO DE MICROSOFT LE DAMOS LA LARGADA A LAS 16:30
Si bien tarde pero seguro :P este post va dedicado a la experiencia que tuvimos sobre el evento al que mencionamos en el anterior post en la ciudad de Buenos Aires, el cual es organizado año a año por Microsoft; esta vez en la Universidad de Palermo.
Con calida bienvenida hemos ido a dar a una experiencia inolvidable. Llevamos a exponer nuestro proyecto sobre "Gestión Online de Proyectos" el cual fue recibido con muy buenas críticas por parte del publico y desde el cual, a su vez, obtuvimos consejos bastante interesantes tanto para el mismo como para futuros emprendimientos tanto dentro como fuera de la celula.
En parte penoso en parte felizmente, no hemos podido asistir a ninguna de las charlas que se brindaron, ya que en el momento en que queríamos ir a reservar un lugar nos llenabamos de espectadores e interesados en el proyecto. Pero por otro lado intercambiamos opiniones con los otros chicos que estaban en el "Demo Fest" (stands como el nuestro) y aparte de eso entablamos una agradable amistad (entre locos se entienden como bien dice el dicho popular :P).
Cabe destacar también que la organización se portó de maravilla y no nos faltó nada en ningún momento. Siempre cómodos y bien atendidos.
Con nuestro querido "Boster"
In action...
En el Stand de la celula mendocina
Con Carlos Perez el MVP y profesor nuestro que ronda nuestra querida facultad resistenciana hizo presencia en otro evento al que asistimos :P
De regreso al hostel luego del evento...bien hechos pelota junto a la gente de Mendoza.
En el día 26 de septiembre desde las 10hs a las 19hs se estará realizando el evento organizado por la gente de Microsoft conocido como, el cual consiste en presentación de proyectos, desarrollos e investigaciones de profesionales y académicos informáticos, siempre bajo tecnologías Microsoft claro.
Paralelamente se realiza exposiciones de trabajos de estudiantes en stands a modo de "Feria de Ciencias", donde estos mismos podrán explicar en lo que están trabajando ayudándose con posters, presentaciones, etc. Es en éste último donde la Célula Académica Microsoft de la UTN FRRe estará presente para exponer su último emprendimiento, tal como lo hizo el año anterior.
El trabajo a exponer para éste año consiste en un software para gestión de proyectos online (símil al Microsoft Project), el cual trabaja, a las claras, directamente desde el browser y con funcionalidades amenas para alguien que desea hacer trabajos rápidos y sencillos sin muchas vueltas.
Para quien no conozca RIA Services, son un conjunto de servicios que mejoran mucho el desarrollo de aplicaciones con Silverlight. Desde el propio equipo la definen así:
Microsoft .NET RIA Services simplifies the traditional n-tier application pattern by bringing together the ASP.NET and Silverlight platforms. RIA Services provides a pattern to write application logic that runs on the mid-tier and controls access to data for queries, changes and custom operations.
Esta imagen de Nikhil Kothari explica muy bien donde se encuentra los RIA Services.
Las principales ventajas de RIA Services contra otras tecnologías de Servicios presentadas por Microsoft, son su integración con ASP.NET (por temas de autenticación, roles, etc.) como su ligera serialización usando Json.
El principal problema es que está muy centrado en las entidades tanto de la base de datos (Linq to SQL, Entity Framework, etc.) como las que nosotros podamos crear a mano. Centrándose así en las operaciones Add, Update, Delete, Get, etc. de las propias entidades.
El problema nos lo encontramos cuando queremos enviar del cliente al servidor una colección de entidades del servicio (entendamos como entidades del servicio aquellas que se exponen con un método Get, Update, Delete Add, etc.).
Las limitaciones de RIA Services se extienden hasta el punto de que un método solo puede devolver una colección de entidades, una entidad o un tipo serializable “built-in” (como los tipos básicos, el guid y poco más). Y los parámetros del método solo soporta los tipos básicos serializables “built-in” y una entidad.
En la cuarta semana de agosto del corriente año, a partir del lunes 24 hasta el viernes 28, en la UTN FRRe se estarán realizando las ya conocidas Jornadas Universitarias Tecnológicas sobre Informática(JUTI) las cuales en este año arrancan con su 10º Edición.
Para quienes no estén informados, éstas básicamente consisten en conferencias brindadas por profesionales del ambiente informático, como así también grupos de investigación conformados tanto por docentes como alumnos. Éste año se expande la idea, incluyendo cursos de capacitación y una galería (Show Room) de papers realizados por equipos de investigación de la facultad.
La Célula Académica de Microsoft, Neurona tomará lugar éste año en la JUTI , primordialmente integrando el equipo que mantiene la parte automatizada del sistema de inscripciones donde por el momento se colaboró añadiendo algunas funcionalidades. Por último (y como “piece de resistance”) exponiendo sus dos actuales trabajos en el Show Room de Papers: el ya expuesto en el Code Camp del año anterior y en el CNEISI 2009 denominado Chocolate por la Noticia (Click para mas información) y el actual emprendimiento el cual está en pleno inicio de su ciclo de vida, un software online para gestión de proyectos.
Cronográmas, inscripciones y demás disponibles en la web oficial del evento www.juti-frre.com.ar
SUNNYVALE, California, EE.UU. (AP) - Microsoft alcanzó un acuerdo con su rival Yahoo para una alianza largamente esperada en el terreno de las búsquedas en internet, con lo que concluyeron años de negociaciones a fin de competir juntas contra Google, el líder en ese terreno. PUBLICIDAD El acuerdo de 10 años anunciado el miércoles le permitirá a Microsoft tener acceso al segundo mercado de búsquedas más grande en internet. La alianza le permitirá a Microsoft promover entre más cibernautas su motor de búsqueda recientemente actualizado, llamado Bing. Microsoft, con sede en Redmond, Washington, cree que Bing es tan bueno o incluso mejor que el motor de búsqueda de Google. Al hacerse responsable del portal de búsquedas de Yahoo, Microsoft tendrá más oportunidades de asimilar a los cibernautas que usaban Google por la fuerza del hábito. El acuerdo agrega un arma potencialmente potente al arsenal de Microsoft en internet a medida que el fabricante de programas informáticos alista una ofensiva contra Google. Yahoo, de Sunnyvale, California, tiene el segundo mayor motor de búsqueda después de Google, mientras que Microsoft ocupa un lejano tercer lugar a pesar de haber gastado miles de millones de dólares en mejorar su tecnología. Yahoo decidió formar equipo con Microsoft luego de sufrir años de declive financiero. En el proceso, Yahoo espera recuperar parte del dinero que malgastó en 2008 cuando desperdició una oportunidad de vender la compañía entera a Microsoft por 47.500 millones de dólares. Microsoft es la fabricante de software más grande del mundo y ha intentado atraer a Yahoo por varios años con la meta de aumentar su porción del lucrativo mercado de las búsquedas en línea. Microsoft quiere procesar más solicitudes de búsqueda porque éstas se han vuelto una palanca crítica en la venta de anuncios por internet. A cambio de entregar las llaves de su motor de búsqueda, Yahoo recibirá el 88% de los ingresos de todas las ventas de anuncios en su sitio de búsquedas durante los primeros cinco años del acuerdo, y tendrá el derecho de vender anuncios en algunos sitios de Microsoft. Yahoo estimó que el acuerdo elevará sus utilidades de operación anual en 500 millones de dólares y le ahorrará aproximadamente 275 millones de dólares en erogaciones de capital por año, debido a que no tendrá que invertir en su propia tecnología de búsqueda. Versiones extraoficiales de la alianza comenzaron a circular el martes en blogs, como el especializado en tecnología All Things D, y en la página en internet del diario The Wall Street Journal, que citaron a fuentes anónimas informadas sobre las conversaciones. Ambas compañías prefirieron no hacer declaraciones el martes.
… al menos en EE.UU. y Europa. La empresa de Redmond informó que la última versión de su O.S. va a ser entre un 8 y un 17% más económica que Vista. ¿Llegará el descuento a Latinoamérica?
Microsoft ya trabajó en hacer su nueva versión de Windows más amigable que la anterior, y ahora va por el bolsillo: la empresa de Redmond informó que Windows 7 va a ser un 8% más económico que Windows Vista.
Los números vienen así: el 22 de octubre va a ser el lanzamiento mundial de Windows 7, pero desde el viernes pasado se lo puede reservar desde Best Buy, Amazon.com y el site de Microsoft.
La versión Home Premium de Windows 7, para usuarios actuales de Vista, va a costar u$s 49,99 hasta el 11 de julio en EE.UU. Después de esa fecha, el precio pasa a ser de u$s 119,99 (8% menos de lo que costaba Vista cuando salió en 2007).
La versión de Windows 7 para empresas (Professional) se va a conseguir por u$s 99,99 también hasta el 11 de julio, y a u$s 199,99 después de esa fecha.
Si en cambio te interesa la versión full, para instalar tu sistema operativo completo, Windows 7 Home Premium se va a conseguir por u$s 199,99, 17% menos que la versión equivalente de Vista.
Las versiones full de Windows 7 Professional y Ultimate, saldrán u$s 299,99 y u$s 319,99, respectivamente.
Microsoft informó el jueves pasado que solamente va a ofrecer las versiones full de Windows 7 en Europa en lugar de la full y la de upgrade. Durante un período limitado, va a ofrecer la versión Home Premium a 49 euros y la Professional a 99 euros.
La empresa que fundó Gates también dijo que el envoltorio de los discos que incluyen el sistema operativo iba a ser más chico y de plástico reciclable. Estos muchachos están en todo.
En tan solo tres pasos podés convertirte en el ganador del desafío. Solo necesitás un buen nivel de conocimiento del producto, concentración y creatividad. ¡Nosotros te ayudamos!
Si tenes dudas o consultas, dejanos tu comentario aquí
1.Descargá gratis en tu PC Windows 7 RCy evaluá la versión preliminar del software 2.Grabá y envìa tu Demo 3. Sumá votos del público, todos los comentarios ayudarán a convencer al jurado de que tu Demo es la mejor
¡Hay en juego USD1000 en American Express Travelers Cheques, 2 Netbooks Asus EEE y tu oportunidad para hacer famosa tu Demo en los Newsletters, Sitios
Web y Eventos de Microsoft!
La participación en este concurso supone la aceptación de Bases y Condiciones
Ponicke necesita buenos contrincantes. Por eso queremos que tu Demo sea la mejor y te ayudamos en todo lo que necesites para desafiarlo.
Implementación de Redes Neuronales en sitios web para el reconocimiento de perfiles
Agostón, Damián
Carpintero, Diana
Frisone, Martín
Ghiglione, Federico
Pinto, Noelia
Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Resistencia
Abstract
Se explica en el presente trabajo la aplicación de redes neuronales artificiales para identificar las características del usuario de acuerdo a sus preferencias, a medida que navega por un sitio web determinado. Teniendo en cuenta la interacción del mismo con el sistema, se recolecta la información dada por las entradas que genera el visitante en el mismo. La identificación de perfiles de usuario puede implementarse en sitios web de noticias y sirve para poder brindar un servicio que se asimile a los gustos de los visitantes.
Con esta técnica se busca no recurrir al ingreso de usuario y contraseña para identificarse, como comúnmente se lleva a cabo; por el contrario solamente se toma la información de las secciones visitadas por el navegante.
El fin de esta aplicación es proponerles, a partir de su comportamiento en el sitio, una serie de artículos (música, deportes, política, economía, etc.) para su lectura y así ir permitir el reconocimiento de perfiles, asociando usuarios similares, ofreciendo así un servicio mejorado y más amigable.
Palabras Claves
Redes neuronales, inteligencia artificial, perfiles de usuarios web, Algoritmo Back Propagation
Introducción
Las redes de neuronas artificiales (RNA) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales[1]. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.
Las RNA, combinan patrones matemáticos de células nerviosas yarquitecturas que describen las interconexiones existentes entre ellas. Una característica importante de estos modelos es la representación interna del conocimiento que es capaz de organizar en las capas de células para conseguir cualquier correspondencia entre la entrada y la salida de la red.
De forma simplificada, el funcionamiento de una red neuronal, específicamente las de propagación hacia atrás o retropropagación (backpropagation net BPN) consiste en un aprendizaje de un conjunto predefinido de pares entradas-salidas dados como ejemplo, empleando un ciclo propagación-adaptación de dos fases: primero se aplica un patrón de entrada como estímulo para la primera capa de las neuronas de la red, se va propagando a través de todas las superiores hasta generar una salida, se compara el resultado obtenido en las neuronas de salida con la salida que se desea obtener y se calcula un valor del error para cada neurona de salida. A continuación, estos errores se transmiten hacia atrás, partiendo de la capa de salida, hacia la capa anterior. Este proceso se repite, capa a capa hasta que cada neurona haya recibido un error que describa su aportación relativa al error total. Basándose en el valor del error recibido, se reajustan los pesos de conexión de cada neurona, de manera que en la siguiente vez que se presente el mismo patrón, la salida esté más cercana a la deseada; es decir el error disminuya.
Fig. 1
La importancia de la red backpropagation consiste en su capacidad de autoadaptar los pesos de las neuronas de las capas intermedias para “aprender” la relación que existe entre un conjunto de patrones de entrada y sus salidas correspondientes. Una característica muy importante es poder aplicar esa misma relación, después del entrenamiento, a patrones de entrada con ruido o incompletos que no se han visto en la fase de entrenamiento[2].
Elementos del Trabajo y Metodología
Estructura de la Red Neuronal
El siguiente paso de la etapa anterior es analizar el problema para identificar aquellos elementos que son relevantes, es decir las secciones de noticias en combinación con la navegación del usuario. En particular, representaremos con una neurona de entrada a cada una de las secciones que se ofrezcan en el sitio (ver Fig. 1). De esta manera, se codifica un vector que supone la elección de ciertos temas. Un ejemplo de tal vector sería:
E1 = [1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1]
Aquí los temas podrían variar entre deporte, música, política, sociedad, arte, cine, teatro, televisión, autos, ocio y viajes. En el arreglo cada sección tiene una posición, la cual se completa con 1 o con -1 según el usuario la lea o no.
E1 = [deporte música política sociedad arte cine teatro televisión autos ocio viajes]
En este caso el lector visita artículos sobre deporte, arte, televisión y ocio dejando de lado los demás temas de lectura.
De la misma manera se forman tantas colecciones E2, E3, etc. como perfiles se desee que la red reconozca.
Una vez codificados los perfiles a vectores calcula los pesos de las conexiones entre las neuronas, que bien podría considerarse el “conocimiento” de la red. Dichos pesos se obtienen de la siguiente manera:
1.Se aplican los vectores de entrada indicando las salidas esperadas
2.Se comparan las salidas esperadas con las salidas obtenidas y se determina la medida del error
3.Se determina la medida en que se deben modificar los pesos de las conexiones internas (se propaga hacia atrás el error, por ello el nombre Back Propagation Network)
4.Se aplican los nuevos pesos de las conexiones
5.Se repiten los pasos del 1 al 4 con todos los vectores de entrenamiento hasta que el error quede reducido a un valor aceptable
Ya con los pesos estabilizados de las conexiones ha concluido el entrenamiento de la red, ahora no queda más que implementar el modelo.
Una vez implementada la técnica descripta, se procede a la identificación de perfiles. Es decir se puede inferir que clase de usuario está navegando la aplicación web de acuerdo a los datos recabados y sugerir contenido no visto hasta el momento.
De esta manera es posible sugerir artículos al lector evitando la necesidad de que este recorra el amplio espacio de búsqueda entre las crónicas.
Discusión
Para comprobar el desempeño de la red neuronal se da ingreso de una serie de patrones simulando la adquisición de datos de la aplicación web. Para realizar esto se utilizan 16 neuronas de entrada que se corresponden con 16 temas referentes a artículos de noticias.
Los temas son:
·Autos
·Natación
·Pesca
·Viajes
·Economía
·Política
·Idiomas
·Comercio
·Pymes
·Equitación
·Educación
·Cine
·Teatro
·Radio
·Televisión
·Informática
Cada tópico se relaciona con una de las posiciones de los siguientes vectores dados como entrada para el aprendizaje de la red.
Como se puede ver en el análisis la técnica de redes neuronales de retropropagación es muy potente contrastando los resultados obtenidos con la complejidad de implementación y los recursos necesarios para ponerla en ejecución.
Es necesario resaltar también que la identificación de los patrones entrada/salida requiere de considerable conocimiento del dominio del problema ya que se deben escoger los perfiles previo al entrenamiento de la red. El pre-procesamiento inicial de estos patrones juega un papel importante para la correcta respuesta del modelo neuronal.
El obstáculo que se revela es la necesidad de ajustar los parámetros de la red para obtener resultados favorables de acuerdo al escenario planteado. El inconveniente que esto trae es que no se conoce el funcionamiento interno de las redes neuronales “son una caja negra”, no se tienen estrategias formales para la elección de una u otra determinada topología. La mejor opción es hacer pruebas sobre el caso en cuestión y hacer interpolaciones a partir de los resultados obtenidos para procurar dar con la mejor estrategia.
Una vez arribados a los parámetros buscados se habrá contribuido a mejorar el ofrecimiento de información disponible en el sitio.
Agradecimientos
El grupo agradece la colaboración y participación en la elaboración de este trabajo a: Ing. Carlos Pérez, Ing. Marcelo Karanik, Ivana Tilca, Mara Lopez
Referencias
[1] Red neuronal artificial. Es.wikipedia.org
[2] Redes Neuronales Artificiales. Fundamentos, Modelos Y Aplicaciones. José Ramón Hilera González (Editorial Ra-ma) ISBN: 8478971556
Datos de Contacto
Martín Frisone. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Resistencia. French 414, Resistencia, Chaco (3500). martinf032@yahoo.com.ar
Como no hay viaje sin fotos, es necesario agregar alguna que otra reseña visual sobre como fueron sucediendo las cosas en el viaje. Obviamente que para preservar la integridad personal de algunos de los que fuimos no publicamos todas las fotos...
Esto fue antes de salir, dando los ultimos retoques al pryecto y la presentacion
Una vez llegado a San Francisco, dimos algunas vueltas y fuimos a nuestro alojamiento
Esta era la habitacion del hotel "familiar" La Negra que cordialmente nos recibio
He aqui la orgullosa foto con nuestro "boster" como lo bautizo el sr Marcelo K. y Laura muuuuy gentilmente lo diseño
y por supuesto hubo un monton de otros momentos...
Entre los días 10 y 12 de junio, se llevó a cabo en la ciudad de San Francisco, Córdoba, el 3º Congreso Nacional de Estudiantes de Ingeniería en Sistemas de Información (CNEISI).
En esta oportunidad se establecieron 4 ejes directrices, marcados por:
1. Disertaciones brindadas por profesionales de reconocidas empresas.
2. Talleres y Seminarios Prácticos en Laboratorios de Computación.
3. Presentación y Evaluación de Papers y galería de Posters.
4. Espacios de vinculación entre las empresas y los futuros profesionales.
El evento se engalanó con la presencia de execelentes representantes de firmas muy reconocidas en el campo de las Tecnologías tales como Google, Motorola, Microsoft, entre otros.
La gente de Google, Microsoft, Fedora(RedHat), Intel, entre otras empresas ha compartido con los asistentes a las conferencias no solo explicaciones a cerca de lo que ya se encuentra en el mercado si no tambien de cosas que todavía no salieron a la luz.
El manager de Fedora Argentina, ha traido nuevamente la voz del software libre, explicando los conceptos generales sobre estos ideales y abriendo las puertas a la fabulosa distribución de GNU/Linux.
Google anunció, casi en secreto, que el servicio Google Street view llegará a Argentina pronto, despues de instalarse en estos días en Brasil y despues de Mexico, la gente de Google nos traerá este interesante y a su vez polémico servicio a las calles de nuestro pais, por lo menos eso fue lo que dijo el disertante.
LA NEURONA presentó el desarrollo del trabajo de Reconocimiento de Perfiles mediante el uso de Redes Neuronales, y tuvo muy buena aceptación entre los participantes del evento; lo que permitío intercambiar experiencias con otros grupos de distintas unidades académicas y estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas.
Felicitamos al Comité Organizador de SAN FRANCISCO por tanto esfuerzo y los excelentes resultados obtenidos al finalizar la Jornada, por ahora nos despedimos hasta el año que viene en una próxima edición de CNEISI.
Microsoft lanzara oficialmente al mercado su nuevo caballito de batalla el proximo 22 de octubre segun lo anunciado por el responsable de Microsoft. Si bien se lo puede conseguir en paginas ( vercion clandestina) dicen que se asemeja mucho en cuanto a velocidad a lo que es XP...
OJO! en algunos sitios el click del raton y el boton de menu tienen distintos resultados, especificamente en nuestro ejemplo el boton del mouse no funciona
tra una direccion IP y una ruta a su costado. Lo copiamos todo
ntrada en nuestra lista de reproduccion de radios
