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.
Principales Plataformas de ML sin Código: Alternativas a ChatGPT
Hemos comparado 4 plataformas de aprendizaje automático sin código en métricas clave: procesamiento de datos (manejo de valores faltantes, valores atípicos), configuración del modelo y facilidad de uso, métricas de precisión, disponibilidad de visualizaciones y cualquier limitación importante o nota observada durante las pruebas. Nota: Las puntuaciones representan el rendimiento promedio en kNN y Regresión…
Calidad de los datos de IA: Desafíos y mejores prácticas
La mala calidad de los datos retrasa el despliegue exitoso 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 los datos en la IA, los desafíos que enfrentan las organizaciones y…
Prueba de referencia de base de datos de grafos: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Realizamos pruebas de referencia de 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 ingestión en 6 tamaños de lote, mantenemos carga concurrente durante 60 segundos con hasta 32 hilos, y medimos…
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…
57 Conjuntos de datos para modelos de ML e IA
Se requieren datos para aprovechar o construir IA generativa o soluciones de IA conversacional. Puedes utilizar conjuntos de datos existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos. Identificamos 57 conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA. Esta categoría incluye conjuntos de datos y benchmarks…