Este soy yo hoy mismo:
Este es mi script:
carlos@tiramisu:~$ wordle señor Intento 1 -> seria Quedan 2 opciones. Las más populares son: señor : 228.79 segur : 0.23 Intento 2 -> señor Solución en 2 intentos: señor Mi pequeño script tiende a ganarme. Lo cual me satisface enormemente.
En caso de que a alguien le interese, puede bajárselo de aquí. Existen dos versiones que implementan el mismo algoritmo, una en R y otra en Python.
SE significa arriba_squared errors_, pero lo que aplica a cualquier otro tipo de error, incluso los que son más apropiados que los cuadráticos. El problema de los SE es que se tienden a considerar iguales y por eso se los promedia en engendros como el RMSE y similares. Pero incluso entre los SE hay jerarquías, como evidencia la siguiente historia.
Con lo del covid se pusieron en marcha muchas iniciativas. Una de ellas fue la del COVID-19 Forecast Hub.
Hoy me voy a limitar a publicar una imagen de mi flamante home server corriendo la versión 0.1 de mi panel para el seguimiento del mi consumo eléctrico en tiempo real:
Sin duda, iré desgranando los detalles técnicos del sistemita en próximas entradas.
Esta entrada tiene una doble (o triple) motivación. Por un lado, servir de de introducción a otra en la que se tratará la sicología de la estadística y la ciencia de datos. Por otro, plantear una serie de cuestiones —sin intención de aportar solución alguna— relevantes sobre el asunto. Y si se me permite, una tercera: dejar constancia que en su día semileí el librito The Psychology of Computer Programming, que fue el que me ha hecho pensar de vez en cuando sobre estos asuntos y prestarles atención desde entonces.
[Antes de nada, un aviso: léase la fecha de publicación de esta entrada. Es fácil estés visitándola en algún momento futuro en el que ya esté más que caduca.]
Soy muy partidario de las ETL en memoria. Cada vez es menos necesario utilizar herramientas específicas (SQL, servidores especializados, Spark, etc.) para preprocesar datos. Casi todo cabe ya en memoria y existen herramientas (hoy me concentraré en R y Python, que son las que conozco) que permiten realizar manipulaciones que hace 20 años habrían resultado impensables.
IBM ha desarrollado una iniciativa, Uncertainty Quantification 360, que describe así:
Uncertainty quantification (UQ) gives AI the ability to express that it is unsure, adding critical transparency for the safe deployment and use of AI. This extensible open source toolkit can help you estimate, communicate and use uncertainty in machine learning model predictions through an AI application lifecyle. We invite you to use it and improve it.
En la página del proyecto hay documentación abundante pero recomiendo comenzar por la demo.
Larguísimo, arriba, significa algo así como 10 o 20 años. Vamos, como cuando comencé con R allá por el 2001. R es, reconozcámoslo, un carajal. Pocas cosas mejores que esta para convencerse. No dejo de pensar en aquello que me dijo un profesor en 2001: que R no podría desplazar a SAS porque no tenía soporte modelos mixtos. Yo no sabía qué eran los modelos mixtos en esa época pero, desde entonces, vine a entender y considerar que “tener soporte para modelos mixtos” venía a ser como aquello que convertía a un lenguaje para el análisis de datos en una alternativa viable y seria a lo existente.
Ayer leí este resumen de este artículo que propone y discute un algoritmo novedoso y basado en ciencia de datos para ordenar datos y hacerle la competencia a quicksort y demás. Reza y promete:
The results show that our approach yields an average 3.38x performance improvement over C++ STL sort, which is an optimized Quicksort hybrid, 1.49x improvement over sequential Radix Sort, and 5.54x improvement over a C++ implementation of Timsort, which is the default sorting function for Java and Python.
Está aquí y creo que no se le puede quitar ni poner una coma. Es particularmente oportuna porque trata todas esas cosas que nunca se enseñan y que la mucha gente, en el peor de los casos, malaprende.
Cada cierto número de años me reencuentro con la cuestión de BLAS, ATLAS y todas esas cosas por tratar de arañar un poco de eficiencia a R.
Existen el BLAS de toda la vida que, parece ser, viene de serie con R y uno puede optar por otras versiones optimizadas como ATLAS u OpenBLAS, cuyas ventajas relativas, de acuerdo con estos benchmarks, no parecen demasiado claras.
Lo novedoso en esta revisita al problema es que he aprendido que a los anteriores se han sumado en estos últimos años, cuando menos:
In illo tempore me llamaba mucho la atención encontrar métodos de ciencia de datos basados en factorización de matrices cuando la matriz a factorizar tenía nulos. Ocurre, por ejemplo, en sistemas de recomendación (cuando un usuario no ha visto o no nos ha dicho si le gusta determinada película).
Y claro, con un nulo en la cosa, te comes los apuntes de álgebra lineal con papas.
¿Cómo se hace? Si buscas $latex U$ y $latex V$ tales que $latex Y = UV^\prime$:
Tengo dos ordenadores, tiramisu y ede. Uno va conmigo y el otro me espera en casa.
Hasta hace 4 días, usaba OwnCloud para mantenerlos sincronizados y, de paso, gestionar mis backups: siempre tenía tres copias de mis datos en tres sitios distintos (mis dos ordenadores y un VPS). Pero:
Alquilar un disco duro en la nube no es tan barato. OwnCloud es un coñazo: hay que actualizarlo cada que se te olvida cómo.
Resumen:
He decidido usar RStudio como IDE para Python. RStudio no es el mejor IDE para desarrollar, pero es incomparablemente mejor que cualquier otro IDE para explorar, etc. Funciona muy bien y solo puede mejorar. He decidido pasar de Jupyter. Los notebooks valen para lo que valen, pero no para lo que hago. En caso de necesidad, uso Rmarkdown con bloques de Python. De nuevo, funcionan muy bien y solo pueden mejorar.
