IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Entrenamiento de varios modelos Introducción En el entorno real, no es raro que los datos estén contaminados por ruido o pertenezcan a diferentes distribuciones. Por lo tanto, antes de aplicar un modelo predictivo en una tarea específica, e…
Exploración y preparación de datos Introducción La exploración y la preparación de datos son fases cruciales en cualquier proyecto de machine learning. Estas etapas permiten entender los datos, limpiarlos y transformarlos a un formato adecu…
Definición del problema Introducción Definir correctamente un problema de regresión es una etapa crucial en cualquier proyecto de machine learning. Esta definición no solo establece los objetivos del modelo, sino que también guía todas las …
Monitorización del error Introducción En la implementación de modelos de regresión, una fase crucial pero frecuentemente olvidada es la monitorización del error. La monitorización no solo asegura que los modelos funcionen bien en su entorno…
Reentrenamiento para mantener modelos de regresión en producción Introducción En el mundo de la ciencia de datos y el machine learning, los modelos en producción deben ser actualizados regularmente para adaptarse a cambios en los datos. El …
Drift de datos Introducción En la implementación de modelos de regresión, uno de los mayores desafíos es asegurarse de que los modelos sigan siendo relevantes y precisos a medida que cambian las condiciones del negocio o el entorno. Este fe…
Latencia y costes: Optimizando el uso de modelos de regresión en producción Introducción La latencia y los costos son dos aspectos cruciales a considerar cuando implementamos modelos de regresión en entornos productivos. La latencia afecta …
Predicción en tiempo real Introducción La predicción en tiempo real es una técnica crucial para aplicaciones que requieren responsividad constante, como el análisis de datos financieros, la detección de anomalías en sistemas de producción …