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Apple se alía con Best Buy para ofrecer reparaciones en casi 1.000 tiendas y “aliviar” las tiendas oficiales

Apple anunció ayer mediante una nota de prensa un empuje a su servicio de reparaciones oficiales. En esta ocasión, la empresa se alía con Best Buy, el conocido retailer de electrónica de consumo en EEUU, para ofrecer reparaciones en casi 1.000 tiendas en todo el país. Supone un refuerzo importante para la creciente demanda de arreglos en productos de la manzana mordida.

8 de cada 10 clientes están a 20 minutos de un centro de reparaciones

En Apple, buscamos proporcionar la mejor atención al cliente del mundo. Si un cliente necesita en algún momento reparar sus productos, queremos que sientan la seguridad de que se hacen correctamente. Siempre buscamos maneras de expandir nuestra red de técnicos formados y estamos entusiasmados de asociarnos con todas las tiendas de Best Buy para que sea aún más fácil para nuestros clientes encontrar un sitio de reparación autorizada cerca de ellos.

Así comunicaba Tara Bunch, vicepresidenta de AppleCare, la expansión de las ubicaciones de reparación. Ciudades como Yuma en Arizona, Sioux City en Iowa, Twin Falls en Idaho y Casper, Wyoming y Bismarck en Dakota del Norte tendrán más accesibles las reparaciones oficiales de productos de Apple.

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Con este programa, Best Buy cuenta con casi 7.600 empleados entrenados para trabajar en productos de la manzana. Eso se traduce en casi ocho integrantes de media de los llamados geek squad (algo así como escuadrón friki) de Best Buy.

La adición de Best Buy supone un total de más de 1.800 puntos oficiales de servicio técnico en todo el país, según Apple. Lo cual se añade a las 271 Apple Store estadounidenses (506 tiendas en todo el mundo) y sumadas dan como resultado casi 2.100 localizaciones. Con esto, 8 de cada 10 clientes se encuentran a 20 minutos de un lugar de reparaciones oficiales.

Un refuerzo muy necesario

El incremento de las ventas en años anteriores y la prolongación del ciclo de vida del iPhone han dado como resultado un aumento de las necesidades de reparación. Aunque las Apple Store son el destino por defecto de miles de usuarios para reparar sus productos, en los últimos años su capacidad se ha desbordado.

Una visita a una Apple Store suele revelar una fila de personas haciendo cola para reparar un producto de la manzana. Aunque ya existen tiendas con reparaciones oficiales realizadas por terceros, es evidente que Apple ha visto la necesidad de expandir este apoyo con Best Buy, uno de los minoristas con más presencia en cada rincón de EEUU.

En países como España, la situación es similar. Cada vez que acudo a una Apple Store como la de Sol, hay una enorme cantidad de personas que esperan recibir atención técnica con y sin cita previa. En reparaciones relativamente sencillas como sustituir una pantalla o cambiar la batería, el usuario espera que se haga en el menor tiempo posible y por eso acude a una tienda antes que al servicio de envío por mensajero.

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No debe ser infrecuente que usuarios conocedores de los tiempos de espera decidan optar por reparaciones no oficiales, lo cual puede generar problemas. Estas reparaciones no cuentan con piezas auténticas ni garantía, suponen un riesgo a la hora de utilizar el dispositivo con normalidad y puede comprometer su seguridad (aunque Apple abrió la mano recientemente). Además de mejorar en otros aspectos de las reparaciones, tal vez estemos ante las puertas de una nueva manera de atajar el problema por parte de Apple, recurriendo a partners con gran presencia física.

Entrenar a todo el equipo necesario para hacer las reparaciones que mayor volumen generan (baterías de iPhone, pantallas rotas, etc.) no es tarea fácil. Pero esperemos que la expansión de esta iniciativa a otros países se produzca con rapidez. En España, Worten, El Corte Inglés o Media Markt podrían ser candidatos a abrazarla.
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Applesfera

por
Eduardo Archanco

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Apple se posiciona como la cuarta compañía de videojuegos más grande del mundo

Apple es la cuarta empresa del mundo que más ingresos genera por videojuegos. Y todo ello sin tener videojuegos propios (bueno, uno sí tiene). Por delante de grandes de la industria como EA y Nintendo, tan sólo superados por Microsoft, Sony y Tencent. La ventaja de tener un ecosistema tan sólido consolidado gracias al iPhone y el App Store. Y Apple Arcade está en camino.

Según un informe publicado por Newzoo y que analiza a las compañías más importantes del mercado global de videojuegos, Apple es la cuarta que más ingresos ha generado en 2018. Las 35 empresas más importantes generaron en este industria un total de 114 mil millones de dólares.

¿Y cuántos corresponden a Apple? Según el informe 9,45 mil millones de dólares fueron a parar a las arcas de Apple en 2018. Supone un aumento del 18% respecto al total obtenido en 2018. Para poner las cifras en contexto, Tencent, que es la primera en la lista, obtuvo 19,73 mil millones de dólares. Microsoft, que es la tercera por delante de Apple, sumó 9,75 mil millones.

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El iPhone y el App Store como principales responsables

¿Cómo ha conseguido Apple estar junto a los grandes de la industria del videojuego? No es una empresa dedicada exclusivamente a crear videojuegos como Tencent, tampoco una empresa con departamentos de videoconsolas como Sony y Microsoft… Pero tiene el iPhone. Apple domina el mercado mundial de videojuegos móviles gracias a la gran cantidad de teléfonos móviles y tablets desplegados por todo el mundo. Un enrome mercado que se ha cocinado durante años y a los que puede ofrecer multitud de videojuegos mediante el App Store. Con ese 30% de comisión que se lleva por la distribución ha conseguido posicionarse entre los cinco grandes de la industria.

Newzoo explica que a esto hay que sumarle la gran crecida que están teniendo los juegos móviles con respecto a los de consola. Puede que no tengan la misma calidad en gráficos y puede que no tengan la misma complejidad, pero lo que es una realidad es que se están comiendo el mercado de videojuegos. Y es donde Apple sí se encuentra y empresas como Sony y Microsoft no. ¿Que hay de Google y Android? Simplemente los usuarios no gastan tanto como en el App Store. El último informe de Sensor Tower indica que los desarrolladores ganan un 64% más en el App Store que en Google Play.

Vía | Newzoo
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por
Cristian Rus

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Affinity Publisher, la nueva app de diseño para Mac ya está disponible y llegará al iPad también

Serif, la empresa creadora de Affinity Photo y Affinity Designer ha publicado su última app: Affinity Publisher. Si las anteriores estaban enfocadas a la fotografía y al diseño vectorial respectivamente, Affinity Publisher se centra en la maquetación editorial. La app ya se encuentra disponible para macOS, aunque una versión para iPadOS también está en camino.

La app fue anunciada hace un tiempo y muchos usuarios pudieron probarla en versión beta. En las últimas horas se ha anunciado su lanzamiento final para todos los usuarios que deseen comprarla. Al igual que el resto de apps de la empresa, es una compra única y sin suscripciones.

Affinity Publisher viene a ser el Adobe InDesign de Serif. Permite maquetar documentos y hasta libros completos utilizando páginas maestras, cuadrículas, herramientas de tipografía avanzadas y exportación para impresiones con ajustes complejos. Las herramientas de maquetación son esenciales para muchos diseñadores que trabajan con impresiones de documentos. Que Serif haya entrado en este mercado completa un círculo básico para cualquier diseñador: fotografía, dibujo vectorial y maquetación.

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En la maquetación editorial se trabaja con textos a los que se añade, sobre todo, imágenes vectoriales y fotografías. Es decir, el trabajo realizado con Affinity Photo y Affinity Designer se utiliza posteriormente en Affinity Publisher si seguimos un flujo de trabajo obvio. Para simplificar esto los chicos de Serif han creado StudioLink, una herramienta que unifica las tres apps y permite editar de forma completa imágenes y vectores en Affinity Publisher utilizando las herramientas de Affinity Photo y Affinity Designer sin salir de la app.

“Affinity Publisher con StudioLink elimina todo ese dolor al permitirle cambiar instantáneamente a las funciones avanzadas de edición de fotos de Affinity Photo y las herramientas de vectores precisos de Affinity Designer sin tener que abandonar la aplicación. Es el flujo de trabajo más fluido jamás concebido en un conjunto creativo de aplicaciones, y creemos que es un cambio de juego."

¿Qué hay de las versiones para iPad? Serif ha anunciado que también serán compatibles con los documentos de Affinity Publisher, por lo que en las propias apps de Affinity Photo y Affinity Designer para iPad se podrán abrir, editar y exportar documentos de Affinity Publisher de forma limitada. Esperan lanzar una versión de Affinity Publisher para iPad pronto con todas las funciones.

Affinity Publisher se puede adquirir por 43,99 euros desde la web oficial o desde el Mac App Store. Se trata de un precio promocional con un 20% de descuento, como oferta de lanzamiento.

Más información | Serif
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por
Cristian Rus

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Apple Card expande sus pruebas con miles de empleados de las Apple Store, también llegará a Europa según Bloomberg

La tarjeta de crédito de Apple y Goldman Sachs está a punto de llegar. Desde que fue presentada en marzo de este año hemos visto cómo han aparecido diferentes detalles sobre ella con respecto a los beneficios que podría ofrecer o lo que opina Goldman Sachs. Ahora parece ser que Apple está probándola de forma interna con miles de empleados en sus tiendas.

Según ha informado Bloomberg, Apple ha ampliado sus pruebas más allá de los principales empleados de la empresa. Es decir, han abierto la "beta interna" a los empleados de las Apple Store de Estados Unidos. La primera gran expansión de la Apple Card y posiblemente la más importante hasta que llegue de forma pública a todos los usuarios.

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Un lanzamiento de una tarjeta de crédito no es tan sencillo, para asegurarse de que todo funciona correctamente la compañía está probando el producto unos meses antes del lanzamiento oficial. Según se indica, los empleados pueden utilizar la tarjeta para realizar compras públicas, aunque no tienen permitido hablar sobre ella o mostrarla explícitamente en la app del iPhone. Porque no, la tarjeta aún no ha llegado a todos los usuarios que la están probando, sino que se les ha activado en la app Wallet con Apple Pay.

Las capturas de pantalla de la versión beta de la Apple Card muestran que las versiones de prueba de la tarjeta son totalmente funcionales e incluyen la posibilidad de recibir un reembolso diario, pagar facturas y recibir asistencia técnica a través de mensajes de texto. Los usuarios también pueden programar pagos, acceder a su límite de crédito y administrar cuentas bancarias conectadas, entre otras cosas.

Como último detalle, fuentes consultadas por Bloomberg indican que Apple está negociando con entidades financieras y reguladores europeos para traer su tarjeta de crédito también a países de Europa. De momento lo único que tenemos confirmado por la compañía es la salida de la tarjeta este verano en Estados Unidos, aunque estas negociaciones son un buen indicio de lo que está por venir.

Vía | Bloomberg
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por
Cristian Rus

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Privacidad y Machine Learning, importantes innovaciones de Apple en iOS 13 y demás sistemas

Uno de los retos más importantes que tiene la inteligencia artificial por delante es la privacidad. Sabemos que la IA, en especial, el Machine Learning, tiene un potencial increíble de cambio y que con unos buenos modelos entrenados podemos realizar funciones con nuestros dispositivos que hasta hace no demasiado eran impensables.

El Machine Learning nos permite que nuestro iPhone nos reconozca con Face ID y aprenda cómo cambia nuestra cara con el tiempo, día a día. Nos permite buscar fotografías concretas en base a su contenido y encontrarlas (aquella foto que le hice a mi hijo hace años con la camiseta de Supermán que tanto le gusta), nos permite reconocer sonidos o guiarnos por la ruta más eficiente hasta casa sorteando atascos. Incluso es capaz de conducir solo un coche y llevarnos a nuestro destino.

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Y esto es solo empezar a jugar. Muy pronto será capaz de darnos un diagnóstico de cualquier posible enfermedad con un simple análisis de las pruebas a un nivel de eficiencia superior a cualquier médico humano. Lo importante no es lo que pueda imaginar que el aprendizaje automático pueda hacer por nosotros. Lo es lo que no soy capaz de imaginar pero llegará. ¿Cuál es la base de todo esto? Los datos. Datos y más datos.

Datos y privacidad

Si no fuera por los datos, el Machine Learning no serviría para nada. Porque a un modelo de aprendizaje automático hay que entrenarlo, y ese entrenamiento se basa en datos. Si yo no le digo quienes son los superhéroes Marvel, difícilmente podrá reconocerlos al hacerle una foto a uno con mi cámara. Y cuantas más imágenes de cada uno haya usado para entrenarse, más eficiente y más patrones encontrará para hacer su trabajo e identificarlos. Esto es básico.

¿Y quién genera datos? Nosotros. Desde 3 focos fundamentales:

Datos de usuario que generamos con nuestra interacción con la tecnología (fotografías, documentos, navegación, localización…).
Estudios desarrollados por instituciones o empresas que, también a partir de nosotros, consiguen datos globales más organizados en temas concretos como estudios de salud, de población o de inclinaciones políticas, entre otros muchos.
Como consecuencia de todo lo anterior, tenemos los grandes conjuntos de datos externos que tienen las empresas o instituciones, recopilados sobre los de millones de personas. Como los datos que puede tener Netflix de los gustos de sus usuarios, o los que tienen Google o Facebook de los hábitos de vida y compra de la mayoría de la población mundial.

El procedimiento habitual es que esos datos se clasifiquen de alguna forma y se pasen a un modelo ya definido para que sea entrenado.

¿Y la privacidad de los datos usados en ML? ¿Están anonimizados lo suficiente como para respetar la privacidad de quien los generó? ¿Se podría desde un modelo ya entrenado, a través de ingeniería inversa, saber el origen del dato o incluso recuperar este?

Si Google o Apple están entrenando sus modelos de reconocimiento de imágenes y categorización con mis fotos, ¿es factible que alguien pueda sacar mis fotos de esos modelos? ¿Podría alguien saber que las hecho yo? ¿Si una IA se alimenta de datos para crear perfiles de movimiento en grandes ciudades, por ejemplo, están poniendo en peligro mi propia privacidad y vuelan por ahí mis datos de dónde vivo o dónde trabajo? Es factible si no se toman las precauciones necesarias.

Por ejemplo, ¿nos hemos parado a pensar alguna vez en todo lo que puede sacarse de nuestra localización? No solo dónde vives o trabajas:

Si eres una persona saludable o no porque los sábados estás unas horas en un centro deportivo con pistas de pádel o haces recorridos regulares por la misma zona todos los días con tu app de running controlando tu ejercicio.
Si somos practicantes católicos porque los domingos paramos una hora en la Iglesia del barrio.
Nuestros lugares habituales para comprar ropa.
El cine que nos gusta (cruzado con el email de confirmación a tu cuenta de Google para saber cuales son tus gustos cinematográficos).
De qué supermercados somos más afines.
Si echamos más horas de lo habitual en la oficina.
Si tenemos amante (y quién es) porque paramos cada x días en un hotelito unas horas (al igual que el móvil de nuestra “pareja furtiva”)

Todo ello solo con la localización.

¿Imaginan qué puede sacarse con datos de localización? ¿Y si los cruzamos con otros datos de otras fuentes? ¿Y si le damos de comer eso a un algoritmo que busque patrones de gustos o comportamientos y vendemos esa información a terceros?

Como una pariente que sin tener la app de Vips instalada en el móvil y pagando en efectivo, recibió un email en su móvil a las pocas horas de comer allí preguntándole si le había gustado la visita. ¿Cómo lo hacen? Puede ser que hayas usado el WiFi gratuito del local algún día y al acercarte otro, tu móvil se conectará solo y el sistema sabrá que has estado como una hora usando su señal: ¡cazado!. O que la app de Google registre esa actividad de localización y le ceda los datos a una empresa que a su vez le vende estos al grupo Vips. Y sí, aunque ella lo niega, le dio permiso al aceptar las condiciones de uso que no leyó.

Cómo funciona hoy el Machine Learning

La filosofía de las compañías que trabajan con Machine Learning, con la cierta excusa que las máquinas en la nube tienen una potencia mucho más alta para tareas realmente serias en aprendizaje automático, quieren que les envíes los datos y ya los procesan ellos.

El funcionamiento es claro: tengo una app o un sistema con un modelo entrenado. La utilizo y va recopilando todo tipo de datos de uso. Cuando ha acumulado un número importante (o incluso dato a dato, depende de cada app), estos son enviados a la nube y allí se procesan con los de otros millones como nosotros y el modelo se mejora (se re-entrena) consiguiendo mayor eficacia. En una futura actualización, el modelo se cambia en tu dispositivo por el mejorado.

O tal vez ni eso. Si tenemos un móvil barato o antiguo, cuyo procesador no sea lo suficientemente bueno, no podemos hacer procesos de Machine Learning alegremente porque lastrarían el rendimiento. Así que lo hacemos todo en la nube: cogemos los datos, los enviamos a la nube, allí se procesan y nos envía la respuesta. Datos volando por todos sitios. Porque en uno u otro caso, en todo este proceso, nuestros datos van y una vez allí todo es cuestión de fé.

Solo en los últimos meses Google o Facebook han empezado a hablar de privacidad: pero entendida desde un concepto curioso: la información de lo que hacen con nuestros datos. Piensan que privacidad no es respetar nuestros datos, solamente informarnos de qué hacen con ellos. Esto es lo que ha aportado la famosa GDPR que tantos quebraderos de cabeza ha dado. Incorporar una serie de mecanismos de control de la información por parte del usuario y obligar a las empresas a decirnos claramente qué hacen con nuestros datos, cuáles usan y a quién los ceden. Todo claro y cristalino.

La mayoría lo cumplen a la perfección (más les vale). El problema es que no nos preocupa a nosotros. No leemos esta información. Pero les invito a leer alguna vez ese mensaje de “Su privacidad es importante para nosotros” y el enorme botón de “Sí, acepto” que pulsamos sin pensar para leer el artículo que buscamos. Pulsen un día en “Más información” y lean qué datos van a recopilar y a cuántas empresas van a cedérselo. Tal vez miren de otra forma la navegación por internet y la privacidad de sus datos.

Lo que Apple quiere aportar aquí, sin perder eficiencia en los procesos de Machine Learning, es respetar la privacidad de los datos que se usan ocultándolos para que el dato sea útil, pero nunca se conozca de quién procede o incluso el propio dato en sí usado: solo se guarda el resultado de haberlo procesado. Y de ninguna forma, sobre el dato procesado, podrá llegarse al dato origen y quién lo generó.

Machine Learning y privacidad en iOS 13

A partir de iOS 13, si recopilamos datos de usuario para mejorar un modelo, no tenemos que enviar a la nube estos para que se re-entrenen nuestros modelos y que los datos “vuelen” sin control por el espacio. Podemos hacer todo el proceso en nuestro dispositivo sin necesidad de conexión a internet. Para ello Apple ha habilitado dos nuevas APIs: una que permite re-entrenar modelos en el dispositivo y otra que permite procesos en segundo plano de, como llaman, “larga duración”. De esta forma, programamos un re-entreno, y mientras el dispositivo está cargando por la noche, el modelo se re-entrena y está disponible con todas sus funciones mejoradas la próxima vez que abramos la app. Esto es algo que ya hace FaceID y que ahora se ofrece a todos los desarrolladores.

¿Y si queremos sumar la experiencia de varios usuarios? Porque la primera duda que surge es que si tengo mi modelo entrenado mejorado solo en el dispositivo: ¿cómo aporto al modelo general? Vamos a ver un ejemplo claro: Siri. Desde iOS 13, va a tener mejoras mucho más interesantes con el uso gracias a esta capacidad de re-entrenamiento aplicada a la experiencia de uso, todo dentro de nuestro dispositivo y sin salir del mismo.

Pero, ¿y si la experiencia o lo que ha aprendido Siri queremos que se use para mejorar el servicio? ¿y si yo como desarrollador quiero que la experiencia de muchos de mis usuarios me sirva para mejorar el modelo general en futuras versiones? ¿Puedo hacerlo respetando la privacidad?

Sí, porque Apple comenzará a aplicar un técnica denominada aprendizaje federado privado. Una técnica con dos partes esenciales. La primera es que no van a ser nuestros datos los que vayan a la nube, será nuestro modelo mejorado. La segunda, todos los datos van a ir con controles de privacidad diferencial ya aplicada.

Evaluar un modelo de Machine Learning respetando la privacidad: sin usar ni recopilar datos privados del usuario, con inferencias rápidas y sin la latencia de una conexión a internet.

De esta forma, todos los modelos re-entrenados y mejorados por separado, pueden recuperarse y se crea una fusión de todos ellos con las partes que han mejorado (sin necesidad de acceder a ningún dato). Y como al aplicar esto, ya tenemos privacidad diferencial que ofusca y oculta los datos personales e incluso contenidos de imágenes o cualquier dato del que pudiera obtenerse información sensible, al actualizar las apps con el nuevo modelo con datos obtenidos de otros usuarios, no podríamos sacar ninguno de estos de ellos.

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Una conjunción de técnicas que permiten mejorar los sistemas, pero siempre con algo muy claro en mente: el respeto de la privacidad de la información. Técnicas que ya existen en el mundo del Machine Learning y que Apple ha decidido aplicar para preservar la privacidad de todos sus usuarios. Algo que el resto de compañías deberían hacer si quieren que nos creamos su deriva hacia la privacidad.

Como decía Apple en una de sus ponencias: la privacidad no es cerrar la puerta a todo. Es tener la seguridad que al abrirla lo haremos a alguien de confianza que respetara nuestra vida privada.
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