Ciencia de datos
La ciencia de datos permite a las organizaciones extraer información útil de los datos mediante análisis estadísticos, aprendizaje automático y modelado predictivo. Exploramos herramientas, técnicas, aplicaciones prácticas y mejores prácticas para respaldar la toma de decisiones basada en datos y los esfuerzos de transformación digital.
+100 Datasets para Modelos de ML e IA
Los datos son necesarios para aprovechar o construir soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede utilizar datasets existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recolección de datos. Identificamos más de 100 datasets para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA. Esta categoría incluye datasets y benchmarks diseñados para entrenar…
Calidad de datos de IA: desafíos y mejores prácticas
La mala calidad de los datos retrasa la implementación exitosa de proyectos de IA y ML. 1 Incluso los algoritmos de IA más avanzados pueden producir resultados defectuosos si los datos subyacentes son de baja calidad. Explore la importancia de la calidad de datos en IA, los desafíos que enfrentan las organizaciones y las mejores…
Comparar 45+ Herramientas MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) incorpora los principios de DevOps en el aprendizaje automático desde el despliegue del modelo hasta el mantenimiento para automatizar las transiciones entre los pipelines de entrenamiento y despliegue Explore 45+ herramientas MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del ML, como: 63 % de las organizaciones de diferentes sectores y 72 %…
Mejores plataformas de ML sin código: alternativas a ChatGPT
Evaluamos 3 plataformas de machine learning sin código en métricas clave: procesamiento de datos (manejo de valores faltantes, valores atípicos), configuración de modelos y facilidad de uso, salida de métricas de precisión, disponibilidad de visualizaciones y cualquier limitación o nota importante observada durante las pruebas. Nota: Las puntuaciones representan el rendimiento promedio en kNN y…
Federated Learning: 7 casos de uso y ejemplos
El Federated Learning (FL) permite a los modelos aprender de datos descentralizados manteniendo la información sensible privada y garantizando el cumplimiento de las leyes de localización de datos y privacidad. Descubra qué es el Federated Learning, cómo funciona, casos de uso comunes con ejemplos reales, desafíos potenciales y sus alternativas. El Federated Learning soporta una…
IA reproducible: Por qué es importante y cómo mejorarla
La reproducibilidad es una parte fundamental de la investigación científica. Permite a los investigadores y equipos de IA verificar si un resultado puede obtenerse nuevamente bajo condiciones claramente descritas. Un informe de la OCDE sobre la IA en la ciencia sostiene que la investigación en IA no ha escapado a la crisis más amplia de…