Das Höhlengleichnis in Zeiten des Fernsehen

Wegen der Entwircklung können die Leute sich über die Berichte informieren.
Egal ob es Abend oder Mittag ist, die Leute können wissen, was passiert in der Welt, in der sie leben. Sie wissen, wenn der Mann von Britney Spears gemein zu ihr war, sie wissen, was der Hund von Obama essen will. Sie wissen alles, das sie gerne wüssten.
Aber das Problem ist nicht, dass sie zu wenig Information bekommen können. Das Problem ist, dass sie mehr über was passiert im Irak wissen, als darüber was in ihrem Haus passiert. Sie haben keine zeit, um zu wissen, und manchmal interessieren sie sich nicht für die Beziehung, die in ihrem Leben sind.

Es ist leichter ein anderes Leben zu sehen, und zu sagen, was die Leute, die dort leben machen sollten. Es gibt zum beispiel viele " Wer, WeiBe, Was" Web Seite auf den die Leute sagen, was Britney Spears machen soll.

Diese Leute sind die Gefangenen, sie leben in Finsternis. Sie leben nicht ihrer Realität, sondern auch in einem schönen Bild, in dem sie das Leben der Andern sehen.
Aber ich bedauerne diese Leute nicht,ich denke, dass sie sich nicht entfesseln möchten. sie sind fröhlich in dieser Realität. Vielleicht ist diese Realität besser als die Realität, die sie hätten, wenn sie nicht das Leben der Andern anschauen können.

Ich weiB nicht, ob es nicht richtig ist, in einer "Virtuellen" Welt zu leben. Ich arbeite jetzt in der Schule,um bessere Virtuelle Welten zu machen.

Für die Leute, die Krank sind, ist die Virtuele Welt, die Welt, wo sie wircklich gut leben können.

Los vecinos K más cercanos

Resumen Del Algoritmo de los k vecinos: (Por si no quieres leer toooda la explicación)
El algoritmo es simple, supongamos que se tiene un objeto X que se quiere clasificar,y se tiene además un conjunto de entrenamiento, el cual consiste de una serie de objetos cada uno con su etiqueta correspondiente. El algoritmo lo que hará para clasificar al objeto X, es tomar del conjunto de entrenamiento K elementos, estos K elementos son los K elementos del conjunto de entrenamiento que más se parecen a X. Se analizará cual etiqueta de los K elementos es la que se presenta con más frequencia, y esta etiqueta será la que se le pondrá a X. Tengo un objeto nuevo que quiero clasificar, pues le pondré el nombre del objeto que más se paresca a él que ya conosco con anterioridad. Así de simple =)

El algoritmo de los K vecinos más cercanos es uno de los algoritmos más simples que existen que muestran la escencia del aprendizaje basado en instancias.
Este algorimo asume que todas las instancias corresponden a puntos que se encuentran en un espacio de dimensión n. El vecino más cercano de una instancia es definido en términos de la distancia Euclidiana estándar.
Para aclarar esto, imagínese una instancia arbitraria x descrita por el vector:
( a1(x), a2(x) , . . .,an(x)



Donde a r(x) corresponde al valor del r"eavo" atributo de la instancia x. Entonces la distancia entre las instancias xi y xj se define por d(xi,xj), donde:

d(xi,xj)= Σ (ar(xi)- ar(xj))^2

En este algoritmo, la función objetivo puede contener valores discretos o valores continuos.
Por ahora consideraremos que queremos aprender una función objetivo que es discreta.
El algoritmo para aproximar una funcion objetivo que es discreta es:

Algoritmo de entrenamiento:

• Para cada uno de los ejemplos de entrenamiento (x,f(x)) agrega el ejemplo a la lista de ejemplos de entrenamiento.

Algoritmo de clasificacion:

• Dada una instancia Xq que quiere ser clasificada,
  
  
• Sean x1 . . .xk las k instancias de los ejemplos de entrenamiento que están más cercanas a Xq
• Regresa
  

un vector f(xq)=argmax Σ D(v,f(xi))

donde D (a,b)=1 si a=b y D(a,b)=0 en cualquier otro caso.
v pertenece al conjunto finito V:(v1,...v2). Este es el conjunto finito al cual es mapeada la función objetivo.

En resumen: Este algoritmo funciona siguiendo un modelo basado en la memoria. La memoria guarda un conjunto de objetos ó instancias que forman parte del entrenamiento. Para cada uno de estos objetos, se sabe cual es su salida, esto es, los objetos están etiquetados. Cada ejemplo contiene un conjunto de valores independientes que producen un conjunto de salida dependiente de ellos.

Cuando las variables dependientes son continuas,se dice que la tarea a tratar es regresión. De lo contrario se trata de clasificación. Por ende este algoritmo puede manejar tanto tareas de regresión y de clasificación.

Dado un conjunto nuevo de valores independientes se busca estimar medinate los k vecinos más cercanos, la salida de este. Esto se logra encontrando k ejemplos de entrenamiento, que en distancia estén más cercanos al objeto a clasificar, de allí el nombre k vecinos más cercanos.


Para la regresión, las prediciones de los K vecinos más cercanos se basan en los promedios de las salidas de los k vecinos más cercanos; Para la clasificación, se utiliza una votación mayoritaria.

En el método de los vécinos K más cercanos, aprender significa Memorizar!

Ahora dare un pequeño ejemplo, para aclarar las cosas
Observese el siguiente dibujo, se tienen dos tipos de instancias, las estrellas y los pentagonos. La tarea del clasificador, será decir si una instancia X es un trapecio ó una estrella. Los ejemplos de entrenamiento son lo que que se muestran, en conjunto con un elemento "?" que se quiere clasificar. Si se tomará el primer vecino más cercano, esto es K=1, entonces se clasificaría al elemento ?, como estrella. Pero, si se tomarán los 5 vecinos más cercanos, se clasificaría al elemento ? como trapecio.

¿Cómo aprendería una máquina un concepto?

Cuando hablamos de aprendizaje, nos referimos al hecho de mejorar alguna tarea usando la experiencia .
Esto es:

• Mejorar en la tarea T
• Con respecto a la medida de rendimiento P
• basándose en la experiencia E.
  
  Por ejemplo, aprender a jugar ajedrez:
  
  
• *T:Jugar ajedrez
• *P: % de juegos ganados en torneos.
• *E:Opportunidad de jugar contra uno mismo.

Es fácil de entender esto, ya que en la vida cotidiana cuando un individuo aprenda un concepto nuevo, es muy común que utilice una serie de ejemplos específicos que le sirven de entrenamiento. Si el individuo está aprendiendo lo que es una vaca, los ejemplos de entrenamiento que podría tener son fotos diversas de vacas, donde se le indique que esas fotos son efectivamente de vacas, también se podría tener como entrenamiento fotos de otros animales, y se le podría indicar que esas fotos NO representan una vaca.
Con esto podemos observar, que se puede definir que un concepto es una función booleana valuada sobre un conjunto mayor. Es decir, es una función definida sobre TODOS los animales, cuyo valor será verdadero para las vacas y falso para cualquier otro tipo de animal.
Un problema interesante que existe, es obtener un método mediante el cual se pueda inferir de manera automática la definición general de un concepto, dados unos ejemplos que muestran miembros o no-miembros del concepto. Este tipo de tarea se suele llamar Aprendizaje de conceptos o Concept Learning.
Aprendizaje de Conceptos
El Aprendizaje de Conceptos se refiere al hecho de inferir una función booleana apartir de ejemplos que muestran sus entradas y salidas .
Para entender mejor, todo esto, empezaré por definir unas cosas:
El conjunto de elementos o instancias sobre el cual un concepto es definido se llama el conjunto de instancias, el cual será denotado por la letra X.
El concepto ó función a ser aprendido se llama el concepto meta,el cual será denotado por una c.
En general, la c puede ser cualquier función booleana definida sobre las instancias X.
Esto es c: X ->{0,1}
Ahora bien, como se mencionó antes usualmente cuando una persona aprende un concepto se le presentan una serie de ejemplos que facilitan el aprendizaje. Cada ejemplo consiste en una instancia de x que pertenece a X, así como su concepto objetivo valuado,c(x) Ya que se presentaron estos ejemplos, el individuo debe tratar de estimar cual es el concepto meta. Se usará el símbolo H para denotar todas las posibles hipótesis ó estimaciones de c que el aprendiz genere en su búsqueda por definirla.
Con esto, es claro que la tarea del aprendiz, es encontrar una hipótesis h, que sea idéntica al concepto c.
Para aterrizar más esto, considerese el ejemplo de aprender el concepto objetivo de “Días en los que mi amado disfruta besarme bajo la luna”.
La siguiente tabla muestra un conjunto de ejemplos de días, cada uno representado por un conjunto de atributos.

Ejemplo	Cielo	Temperatura	Viento	GustaBesarme
1	Estrellado	Caliente	Fuerte	Sí
2	Estrellado	Caliente	Fuerte	Sí
3	Nublado	Frío	Fuerte	No
4	Estrellado	Caliente	Fuerte	Sí

El atributo de GustaBesarme indica si a mi amante le gusta besarme bajo la luna en ese día. La tarea es aprender a predecir el valor de GustaBesarme para un día arbitrario, basándose en los valores de los otros atributos.

Lo primero que se deberá hacer, es definir como se quiere representar a las hipótesis.
En este caso, podemos definir a h, como una conjuncion de restricciones sobre los atributos.
Cada una de las restricciones puede ser:

• Un valor especifico. Esto es: Cielo=Estellado
• Sin importancia . Cualquier valor es aceptado para este atributo. Esto es Cielo=?
• Un valor no aceptado. Esto es Cielo=0

Por ejemplo, se podría tener:
Cielo Temp Viento
Estrelallado ? Alto

Si una instancia x satisface todas las restricciones de la hipótesis h, entonces la hipótesis h clasifica a x como un ejemplo positivo (h(x)=1)
Por ejemplo, la hipótesis que dice que a mi amante le gusta besarme bajo la luna en días con temperatura alta y cielo estrellado, independientemente de como esté el viento, se representa por la expresión:
(estrellado,alta,?)
En resumen, en la tarea de aprender el concepto de GustaBesarme, se requiere aprender el conjunto de días para los cuales GustaBesarme=sí, este conjunto de días se puede describir mediante una conjunción de restricciones sobre las instancias de atributos. Como por ejemplo, el cielo deberá estar estrellado, y la temperatura deberá ser alta, para que a mi amante le guste besarme bajo la luna.

La hipótesis de aprendizaje inductiva
Es importante notar que aunque la tarea en el aprendizaje es encontrar la hipótesis h que es igual al concepto objetivo c sobre un conjunto de instancias X, la única información disponible sobre c, es el valor que posee dentro de los ejemplos de entrenamiento. Dicho más fácilmente, la única información que se tiene con respecto a los días en que a mi amante no le gusta besarme bajo la luna, está en los ejemplos de entrenamiento.
Ahora bien, debido a que no poseemos más información, se asume que la mejor hipótesis para instancias no vistas, es la hipótesis que mejor le queda a nuestros ejemplos.
Si encontramos con los ejemplos de entrenamiento, que la mejor hipotesis que explica en que días a mi amante le gusta besarme bajo la luna, es cuando la temperatura es alta, ,entonces usaremos esta hipótesis para clasificar instancias de días no vistas en los entrenamientos. Si tuvieramos un día, que fuera estrellado con temperatura baja y viento fuerte , diríamos que en este día a mi amante no le gusta besarme bajo la luna, ya que temperatura=baja.

La hipótesis del aprendizaje inductivo : Cualquier hipótesis que se encuentre que aproxima bien la función ó el concepto objetivo sobre un conjunto suficientemente grande de ejemplos de entrenamiento, también se aproximará bien a la función ó concepto objetivo en ejemplos no vistos durante el entrenamiento.

El Aprendizaje de un concepto como una búsqueda
El aprendizaje de conceptos se puede ver como la tarea de buscar, a través de un espacio grande de hipótesis, a la que mejor representa a los ejemplos de aprendizaje.
Es importante notar que las hipótesis que se encunetran en el espacio, están definidas bajo una cierta representación, que está a manos del diseñador, debido a esto, el diseñador está implicitamente declarando el espacio de todas las hipótesis que el program puede represnetar, y por ende aprender.

¿La baja en la economía puede hacer un alza en el número de personas que aplican a la universidad???

Me siento realmente fatal, al parecer el número de alumnos que están aplicando para las Universidades Gringas ha dado un aumento gigantesco este año. Será al parecer,"the largest
enrollment to date".
Hay noticias que dicen que :La universidad de Darthmouth obtuve un número récord de aplicantes, o Enrollment numbers are expected to increase across Oregon's public
universities ó UCLA faces over-enrollment....

Aunque honestamente, creo que aún no se puede poner un panorama general de la situación. Lei en otra parte que el número de personas que hicieron el GRE se decrementó este año. El GRE es un examen, que la mayoría de las Universidades Estadunidenses pide como requisito para que puedas aplicar a la universidad, por lo que si el número se decrementó, ¿Cómo sería posible que se aumentara el número de personas que aplican a la universidad, si éstas no están haciendo el examen GRE? Yo creo, o quiero creeer que tal vez veamos los efectos de la crisis en las aplicaciones a la universidad hasta el próximo año, ya que probablemente muchos no lograron preparar sus papeles a tiempos para las deadlines.
Por otro lado, hay que recordar que las unviersdades Estadunidenses, son execsivamente caras, y es probable que no sea ya tan fácil sacar un préstamo de estudiante, para pagar la universidad. ¿Esto no decrementaría el número de personas que aplicarán a las unis???
Honestamente no sé. Usted querido lector, qué opina? El desempleo hará que en vez de trabajar las personas entren a estudiar???

Only time will tell...

Ah y por si quieren leer cosas que asustan, y de donde saque parte de la informción que manejo aquí, chequen esto.

Que pasará que misterio habrá...

Una breve introducción al Boosting

NOTA:recomiendo que para entender varios de los conceptos que uso en este post, se debe tener un antescedente en la materia de Aprendizaje. En lo personal, yo aprendí con el libro de Machine Learning de Tom Mitchel, Quien no tenga el libro puede utilizar estos apuntes que encontré en línea de la Universidad de Standford, los apuntes están en la parte donde dice Lecture Notes, están en inglés, pero ni pexsi, están padres.

Un tema que ha llamado recientemente mi atención en el área de Aprendizaje, es el tema de Boosting. Decidí hacer esta entrada, debido a que NO he encontrada nada de información sobre el tema, en español. Y siempre es agradable poder leer los temas que nos interesan en nuestra lengua madre.
Así que aqui va : Boosting explicado en Español!


Es importante primero entender a que se refiere la palabra Boost en inglés. To boost es empujar hacia arriba, fomentar, aumentar, mejorar algo. Cuando se utiliza la palabra Boosting en el área de Aprendizaje se refiere a un método para mejorar la precisión que tiene un algoritmo de aprendizaje X.

Historia

Este método surgió, cuando se hizo la pregunta sobre si era o no posible mejorar un algoritmo de aprendizaje, el cual tenía un rendimiento ligeramente mejor al de una proceso en el cual se llevaba acabo una adivinanza aleatoria para llegar a la solución. Se cuestionó si era posible convertir a este algorimto inicialmente debil en uno arbitrariamente fuerte y exacto.
En 1989 Schapire fue el primero en encontrar un algoritmo que cumplía con esto, un año más tarde Freund de la Universidad de San Diego, desarrolló un algoritmo de Boosting mucho más eficiente, aunque sufría de ciertos inconvenientes.
En 1995, Freund y Schapire presentaron un nuevo algoritmo de boosting llamado AdaBoost, el cual resolvía muchos de los problemas prácticos que se habían presentado anteriormente.

Algoritmo de AdaBoost

El algoritmo toma coma entrada una serie de ejemplos de entrenamiento (x1,y1),...,(xm,ym) donde xi corresponde a un cierto dominio ó espacio X, y cada etiqueta yi está dentro de un conjunto de etiquetas Y. AdaBoost llama reptidamente a un algoritmo de aprendizaje debil, lo llama en ciclos repetidos de t=1, . . .,T.
Dados: (x1,y1), . . ., (xm,ym)
donde xi pertence a X, yi pertence a Y={-1,+1}
Inicializa D1(i)=1/m
para t=1, . . .,T:

• Entrena al débil aprendiz usando la distribución Dt.
• Obtén la hipótesis débi ht:X->{-1,+1} con error
  Et=Pri[ht(xi)!=yi]
• Escoja at=1/2 ln(1-Et/Et)
• Actualice:

donde Zt es un factor de normalización.( Escojido para que Dt+1 sea una distribución)
La salida de la hipótesis final es:
Cuya sumatoria va de t=1 a T.

Idea principal del algoritmo

Una de las ideas principales del algoritmo es mantener una conjunto de pesos sobre el conjunto de entrenamiento. El peso que tiene el ejemplo de entrenamiento i en el momento t se denota por: Dt(i)

En primera instancia se ponen a todos los pesos con los mismos valores, pero en cada vuelta, los pesos de ejemplos que se hayan clasificado errónemente se incrementan, de este modo se forza al aprendiz débil a tenerse que concentrar en los ejemplos que se le dificultan que pertencen al conjunto de entrenamiento .

El trabajo del aprendiz débil radica en encontrar una hipótesis débil ht apropiada para el peso Dt.
La fuerza ó que tan correcta es una hipótesis débil se mide mediante su error:

Es importante notar que el error se mide con base al conjunto de pesos Dt, conjunto en el cual el aprendiz débil fue entrenado.
Una vez que se tiene una hipótesis débil ht, el siguiente paso es calcular el parámetro at, como se explicó arriba. at mide la importancia que se le asignará a la hipotesis ht.
Nótese que at >=0 cuando Et<= ½, asimismo at se hace más grande al hacerse el error más pequeño.
Una vez que se ha llevado esto acabo, se actualiza la distribución Dt, usando la regla que se mostró anteriormente. El effecto de esta actualización es incrementar los pesos que poseen los ejemplos que fueron clasificados erroneamente por la hipótesis ht, y decrementar los pesos de los ejemplos que fueron clasificados correctamente .
Con esto el aprendiz se concentrará en los ejemplos difíciles, en los ejemplos que se le dificultó clasificar.

La hipótesis final H, la hipótesis triunfadora, es una hipótesis que posee el mayor valor de at dentro del conjunto de hipótesis débiles T.

Así que eso fue una breve introducción al Boosting en Español!

A quien le interse leer más del tema, aquí puede encontrar muchos más artículos interesantes, es de hecho una recopilación que hizo la Universidad de Princeton sobre el tema, están en inglés, pero viene todo explicado bastante padre =)

Love and Marriage

Nota: Puede leer este escrito en español aqui!
Gracias a mi viejo amigo que lo tradució y publicó en la revista virtual de este pais.

I was away in a little Mexican town, and had no electricity what so ever, this provoked that I started writing a bit, the following text is the result of the writings that I did in this lovely little Mexican town.

The phrase home sweet home is usually one of many fallacies that exist related to a married household, Tolstoi described it as hell, and I give him credit for this. Considering that both humans that decided to conform this marriage are normally not all that benevolent and are inclined to be a bit neurotic, why should they suddenly turn into angles after they were wed?
If we ears dropped on any married household we are certain to hear a number of nasty fights.

Furthermore if we started to ponder on what it means to select A Partner for the rest of our lives, we reach the following conclusion: When we are selecting a partner, we are placing a bet. Since it is impossible to know what the future evolution of the relationship will be, or what the future evolution of my partner will be.
Although I don’t think that the problem lays on the bet itself, I believe the problem rests in the fact that this selection of the person one will wed is usually not taken as a true decision.
Usually the newly wed have never really thought about what their chances of success with their current partner are . Their attention is usually diverted from the ethical problem, that they have, the bet like characteristic of an election of this kind is diminished by making the newly weds believe that they are together due to destiny, or because they just KNEW that they had to be together. In this way the decision part is completely lost and forgotten.
Since this KNOWLEDGE that they were meant to be, is likely to be imperfect and time limited, it should be placed with a guarantee The only guarantee that could be valid for this situation is the strength of our decision, in which we say that we will be with that person for the rest of our life, no matter what.


The important thing is to be aware that when making a decision of this kind, our decision is tied to a series of unfair situations that might arise and whose consequences we are engaged to assume, we might live happily ever after or we might not.
When choosing to marry someone, we are NOT telling that person, that they are the man or woman from our dreams who fills up all of our desires. That would be a lie we are keeping a mere illusion of that person, I am sure that after a few weeks of living with that individual and seeing them day in and day out the whole fantasy would be lost.
When choosing someone to marry what we are really saying is:I want to live with you, just the way you are. And what that means is : I have chosen you to share my life with, and that proves that I love you.

A life that is united with mine for a life time. That is the miracle of marriage. A life that wants my well being because it is related to it’s own well being.
So the happiness in a marriage seeks for the well being of the loved one, and when one acts searching for the well being of others, one is following the word of Christ, Jesus Christ said we should love each other. Marriage is the image of love that Christ had. It is a love that is truly reciprocal, We love our partner just the way our partner is, we don’t love love, we don’t love the idea of love, we love our partner without idealization, just like God loves us with the form and limitations we have.

The main conflict that I believe arises in the married couple is that we live in a society, where the kind of love the Jesus Christ invoked and the kind of love in which marriage was established, is currently not a love that is valued.
The kind of love that our society values the most is passionate love.
But what is exactly passionate love?
Passion means suffering ,where destiny has complete power over that person, the person is no longer free or responsible. Passion means loving love more than the object of love, loving passion by itself, it is to love and to seek suffering. Passion-Love: desire for what hurts us and kills us in its triumph .
Love and death, mortal love is what the great majority of our poetry is about, or at least the kind that is the most popular, we see this theme in prose as well; we see it in our best movies, as well as our best songs. A happy love has no story, only mortal love is worth a tale.
We glorify passion, we have great enthusiasms for it, we no longer think of passion as what will hurt, we see it as a more lively life promise, it has a power that transfigures, we see it as something that is beyond happiness and suffering ,a sizzling beatification.
Why do we wish to feel this passion that hurts us even when our reason also condemns it? Why do we long for this love whose bloom can only be suicidal?
Wagner says it is due to our attraction for death, that attraction to know that we are in the limit.
This attraction for death that our society has, might have been influenced by a dualist world conception, this dualist conception sees in life a true tragedy, a disgrace ;but sees in death the ultimate victory , in which the being will be reintegrated to the unit, through death man is ascended to its god. In order to bring our sacrifice, a magnification of our desires is needed.
The kind of love that this dualism conception harvest is a kind of love that denies any kind of earthly love, it also denies any kind of earthly happiness.

Having obstacles is what makes passion grow, having a preference for obstacles is saying YES to death , it is a progress toward a voluntary death. No earthy love can exist because its goal is the search for passion and passion means suffering, it is not about reciprocal love, it is about having a love that is not reciprocal or that agonizes from a series of conflicts.
This kind of conception is completely different to the kind of conception Christianity has, and the kind of conception in which marriage is settled in.
The Christian’s God turned himself into a man, a true man. The salvation of man kind is no longer through death, the Christian’s God, my God, said it was not necessary to distance oneself from this world in order to unite with him, he turned himself into a man and came close to us, he opened up a new door to his Kingdom, in which through sanctification one can enter. Sanctification is completely different to sublimation, which is an elusive getaway from life.
Love is no longer seen as something that one must run away from, or in which obstacles should be found. This kind of love turns and smiles at life. Love is turned into a positive action, a transforming action that is set to the present. It is transforming because through love we will be allowed to enter God’s Kingdome . It is on earth where our destiny is decided. Our salvation is no longer in the other realm, it is no longer in the desire that consumes life, it is here on earth by obeying God’s word.

Marriage is all about loving your partner day in and day out, giving love in the present, loving them just the way they are, I think that the problems marriage has been having are due to that fact that we are influenced by 2 different love perceptions, the Christian love and the dualism love conception. There might be a couple that gets married, but because of the dualism ideas that they may be predisposed to having, they could be seeking ,without knowing it, for obstacles. One of the obstacles in which married couples usually fall for, is infidelity.
I truly believe that faithfulness in our society, is seen as the least natural of all virtues and the one that brings the less happiness. They think that the success of a marriage is the result of an inhuman effort. They consider that faithfulness is an imposed discipline by an absurd or cruel ideal. We have the habit of exploring each situation to its maximum, without having any mechanisms that judge the situation. The acquired respect to the social system is what keeps the idea of faithfulness. Even when the obstacle is not that difficult to overcome, we find excuses to surrender to it.

I believe that to overcome this problem, or any kind of problem that might arise in a marriage, we should first of all follow Jesus words with all of our heart, and second of all we should have the will to carry out a project. This project is to have a constant need to act for the loved one, wishing to govern the real world and not escape it. This project allows us to build a true master piece and it gives us the opportunity of having glory through it.

I hope that understanding the context of where different kinds of love originated from, can help us be more aware of how we act, and allow us to take a true decision in our love lives of what kind of love we wish to pursue.

¿Qué es Samba y cómo instalo Samba ?

Al leer el título de ¿ cómo se instala?, se le debió haber ido al lector la loca idea, que hablaremos acerca de una danza brasileña.
Lamentable para varios, interesante para muchos otros, en esta ocasión tocaremos el tema de qué es el software de Samba, y cómo se puede instalar en una máquina, para tenerlo listo para usar.
En primera instancia es importante entender, ¿para qué usaríamos Samba?
Es claro que Linux es genial, y lo amamos, sin embargo no vivimos en un mundo aislado, esto es podemos tener nuestro sistema Linux, mas es muy comùn que queramos acceder a archivos en otros sistemas operativos--el más típico es uno que esté corriendo Microsoft Windows. El paquete de Samba se puede instalar en la distribución Linux que se tenga,para hacer posible que se puedan compartir archivos.
En si Samba es una herramienta para los sistemas UNIX que permite compartir archivos sobre una red que tenga Microsoft Windows o cualquier otro sistema operativo que soporte el modo de compartimiento de archivos que utiliza Microsoft Windows, Microsoft Windows file sharing, este protocolo se suele llamar SMB, el cual mantiene las siglas de Server Message Block,ie. Bloque de Mensaje de Servidor.

Para instalar Samba, simplemente se escribe en la consola:

sudo apt-get install samba

¡No se debe cerrar la terminal al concluir la instalaciòn, ya que la usaremos aún para otras tareas!

Ahora veremos cómo se debe configurar Samba.
Para ello primero detengamos a Samba

sudo /etc/init.d/samba stop

Debido a que lo que se acaba de instalar de Samba, mete un archivo predefinido, que no hace mucho, lo vamos a renombrar, (siempre es bueno mantenerlo, por si ocurre cualquier cosa incómoda) para trabajar con el archivo original, y meterle las cosas que requerimos.

sudo mv /etc/samba/smb.conf /etc/samba/smb.conf.template

Después crearemos un archivo nuevo vacío.

sudo touch /etc/samba/smb.conf

finalmente necesitamos abrir el archivo dentro de algún editor.

sudo nano /etc/samba/smb.conf

Se deberá copiar/pegar el contenido de la sección que se muestra a continuación en el editor y continuar ...

[global]
; General server settings
netbios name = TU_NOMBRE_DE_HOST
server string =
workgroup = TU_GRUPO_DE_TRABAJO
announce version = 5.0
socket options = TCP_NODELAY IPTOS_LOWDELAY SO_KEEPALIVE SO_RCVBUF=8192 SO_SNDBUF=8192

passdb backend = tdbsam
security = user
null passwords = true
username map = /etc/samba/smbusers
name resolve order = hosts wins bcast

wins support = yes

printing = CUPS
printcap name = CUPS

syslog = 1
syslog only = yes

; NOTE: If you need access to the user home directories uncomment the
; lines below and adjust the settings to your hearts content.
;[homes]
;valid users = %S
;create mode = 0600
;directory mode = 0755
;browseable = no
;read only = no
;veto files = /*.{*}/.*/mail/bin/

; NOTE: Only needed if you run samba as a primary domain controller.
; Not needed as this config doesn't cover that matter.
;[netlogon]
;path = /var/lib/samba/netlogon
;admin users = Administrator
;valid users = %U
;read only = no

; NOTE: Again - only needed if you're running a primary domain controller.
;[Profiles]
;path = /var/lib/samba/profiles
;valid users = %U
;create mode = 0600
;directory mode = 0700
;writeable = yes
;browseable = no

; NOTE: Inside this place you may build a printer driver repository for
; Windows - I'll cover this topic in another HOWTO.
[print$]
path = /var/lib/samba/printers
browseable = yes
guest ok = yes
read only = yes
write list = root
create mask = 0664
directory mask = 0775

[printers]
path = /tmp
printable = yes
guest ok = yes
browseable = no

; Uncomment if you need to share your CD-/DVD-ROM Drive
;[DVD-ROM Drive]
;path = /media/cdrom
;browseable = yes
;read only = yes
;guest ok = yes

[MyFiles]
path = /media/samba/
browseable = yes
read only = no
guest ok = no
create mask = 0644
directory mask = 0755
force user = TU_NOMBRE_DE_USUARIO
force group = TU_NOMBRE_DE_FRUPO

Ahora bien, para que funcione en su red esto, deberá hacer sólo algunos cambios al archivo, estos son:



-> netbios name = TU_NOMBRE_DE_HOST

en donde dice "TU_NOMBRE_DE_HOST", ponga su nombre de hostname ó de cliente.(Es importante, que NO SE USEN ESPACIOS!!) Lo mejor es poner el mismo nombre que se uso cuando se configuró la instalación.
Ejemplo:
netbios name = DAPPER

Otra cosa, que se deberá cambiar es el grupo de trabajo:
-> workgroup = TU_GRUPO_DE_TRABAJO

donde dice "TU_GRUPO_DE_TRABAJO" ponga el nombre de su grupo de trabajo, pero deberá ser el mismo que se tiene configurado en Windows.

Para encontrar el grupo de trabajo que se tiene en Windows, se deben seguir los siguientes pasos:

- De click en Inicio
- de Click en Panel de Control
- Click en sistema
- De click en la segunda pestaña que dice el nombre de la computadora, y encuentre el grupo de trabajo que se tiene alli.

ejemplo:
workgroup = MSHOME

Donde dice
-> wins support = yes

Póngalo en no si su máquina no cuenta con una dirección ip estática.
En este caso no se tendrán los beneficios que tiene WINS :(

Donde dice
-> [MyFiles]
Este es el nombre de la carpeta que se mostrará para compartir, se puede dejar con ese nombre, o se puede poner otro nombre, sólo que no se deben usar más de 31 caracteres y evite los ESPACIOS!

Lo siguiente:
-> path = /media/samba/

sugiere que se ha montado una dispositivo, o que se ha hecho una partición. Aquí es donde todos los archivos compartidos se guardarán.

En linux podemos poner especificar también donde estará la carpeta que tendrá los archivos compartidos. Asumiendo que se desea poner dentro de la carpeta de home, haríamos lo siguiente, dentro de una nueva terminal:

sudo mkdir /home/samba

y en la otra consola que se tenía abierta, la que estaba con el edito, busque donde dice "path =" y ponga alli la dirección anterior.
ejemplo:
path = /home/samba/

También se debe editar lo siguiente:

-> force user = SU_NOMBRE_DE_USUARIO
-> force group =SU_NOMBRE_DE_USUARIO

Remplace "SU_NOMBRE_DE_USUARIO" con el nombre que use para el login, o para iniciar sesión a su máqina.(sin ESPACIOS!)

Ejemplo:

force user = stormbringer
force group = stormbringer

Hemos ya completado la parte de editar smb.conf
Guarde el archivo y salga del editor


Debido a que vamos estar compartiendo el archivo con otros usuarios, debemos poner los permisos adecuados.
Escriba:

sudo chmod 0777 /media/samba

NOTA: PONGA LA DIRECCIÓN ADECUADA A LA QUE HAYA ESCOGIDO EN WINDOWS ANTERIORMENTE!

Eso es todo. :)
Ahora se deberá prender samba.

Para prender samba por primera vez, escriba:

sudo /etc/init.d/samba start

No debió haberse sucitado ningún error- si se obtuvieron errores, se deberá checar que todas las rutas estén bien, ó busque por errores de ortografía etc.
Ahora se deberá agregar a si mismo, como usuario samba.

NOTA: SE LE PEDIRÁ UNA CONTRASEÑA-ASEGURESE QUE ES LA MISMA QUE PUSO PARA SU LOGIN!

sudo smbpasswd -L -a your_username
sudo smbpasswd -L -e your_username

Ya que se ha configurado samba y creado las cuentas de los usuarios, hemos terminado con la parte de Linux, sin embargo hay algo que se deberá poner en Windows.

Si escogió que no tenía IP estática, En la máquina con Windows:With WINS disabled:
- De click en INICIO
- botón derecho a mi PC
- Seleccione el mapa de drivers de la red
- Seleccione la letra del driver
- Escriba \\\MyFiles
NOTA: PARA ENCONTRAR LA DIRECCIÓN ip QUE TIENE SU MÁQUINA CON LINUX, DENTRO DE UNA TERMINAL ESCRIBA ifconfig, Y ENCUENTRE LA ip CORRESPONDIENTE A LA INTERFAZ CORRECTA (i.e. eth0). NO OLVIDE AJUSTAR EL sharename AL NOMBRE QUE SE ESCOGIÓ ANTES.

- Dé click en Terminar

Eso es todo samba está arriba y corriendo! Pruebelo, jale una imagen ó un archivo X, a la carpeta que tiene compartida, este archivo deberá aparecer después de unos instantes en ambas carpetas para compartir.