Descripción: Los números seudorandom son aquellos que, aunque parecen aleatorios, son generados por un proceso determinista. Esto significa que, si se conoce el estado inicial o la semilla del generador, se puede predecir la secuencia de números que se generará. Este concepto es fundamental en el campo de la computación y la estadística, ya que permite simular situaciones aleatorias de manera controlada. Los generadores de números seudorandom son utilizados en diversas aplicaciones, desde simulaciones y modelado hasta algoritmos de aprendizaje automático, donde se requiere una fuente de aleatoriedad para inicializar parámetros o realizar muestreo. A diferencia de los números verdaderamente aleatorios, que son impredecibles y se obtienen de fenómenos físicos, los números seudorandom son más eficientes y fáciles de reproducir, lo que los hace ideales para pruebas y experimentos en entornos computacionales. En el contexto de aprendizaje automático, los generadores de números seudorandom son esenciales para asegurar la variabilidad en el entrenamiento de modelos, permitiendo que estos aprendan patrones de manera efectiva sin caer en sobreajuste.
Historia: El concepto de números seudorandom se remonta a los años 1940, cuando se desarrollaron los primeros algoritmos para generar secuencias de números que parecían aleatorios. Uno de los primeros generadores fue el método de congruencia lineal, propuesto por John von Neumann. A lo largo de las décadas, se han creado numerosos algoritmos y técnicas para mejorar la calidad y la velocidad de generación de números seudorandom, siendo el Mersenne Twister uno de los más conocidos y utilizados en la actualidad.
Usos: Los números seudorandom se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo simulaciones de Monte Carlo, generación de gráficos, algoritmos de optimización, y en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Son cruciales para la inicialización de parámetros en redes neuronales y para la creación de lotes aleatorios de datos durante el entrenamiento.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de números seudorandom en aprendizaje automático es la inicialización de parámetros en una red neuronal utilizando un método similar a ‘tf.random.normal’, que genera números seudorandom de una distribución normal. Otro caso es el uso de técnicas de aleatorización para mezclar datos de entrenamiento de manera aleatoria antes de cada época.
