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.
Calidad de los datos en IA: desafíos y mejores prácticas
Ciencia de datosAnálisis23 de octLa mala calidad de los datos retrasa la implementación exitosa de proyectos de IA y ML. 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 los datos en la IA, los desafíos que encuentran las organizaciones y las…
- MLOpsEvaluación en Mundo Abierto14 de oct
Compara 45+ herramientas MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) incorpora los principios de DevOps al machine learning, desde el despliegue del model hasta el mantenimiento, para automatizar las transiciones entre los pipelines de entrenamiento e implementación. Explora 45+ herramientas MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del ML, como: 63 % de las organizaciones de diferentes sectores y el 72 %…
- Ciencia de datosEvaluación en Mundo Abierto28 de sep
+100 Datasets para modelos de ML e IA
Los datos son necesarios para aprovechar o crear soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede usar datasets existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos. Identificamos más de 100 datasets para entrenar y evaluar modelos de machine learning e IA. Los benchmarks más antiguos, como HumanEval y SWE-bench Verified,…
- MLOpsAnálisis15 de sep
IA reproducible: por qué es importante y cómo mejorarla
La reproducibilidad es una parte esencial de la investigación científica. Permite a los investigadores y a los equipos de IA comprobar si un resultado puede obtenerse de nuevo en condiciones claramente descritas. Un informe de la OCDE sobre IA en la ciencia sostiene que la investigación en IA no ha escapado a la crisis más…
- Ciencia de datosAnálisis15 de sep
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…
- Ciencia de datosBenchmark14 de ago
Comparativa de bases de datos de grafos: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Comparamos Neo4j, FalkorDB y Memgraph en un grafo sintético derivado de 120.000 reseñas de productos de Amazon (381K nodos, 804K aristas). Ejecutamos 12 plantillas de consultas con 1.000 mediciones cada una, probamos la ingesta con 6 tamaños de lote, mantuvimos carga concurrente durante 60 segundos con hasta 32 hilos, y medimos memoria, arranque en frío,…