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 de IA en 2026: Desafíos y mejores prácticas
La mala calidad de los datos retrasa la implementación exitosa de proyectos de IA y aprendizaje automático. Incluso los algoritmos de IA más avanzados pueden generar resultados erróneos si los datos subyacentes son de baja calidad.
Aprendizaje federado: 7 casos de uso y ejemplos
Según análisis recientes de McKinsey, los riesgos más acuciantes de la adopción de la IA incluyen la distorsión de los modelos, la procedencia y autenticidad de los datos, el incumplimiento normativo y las vulnerabilidades en la cadena de suministro de la IA. El aprendizaje federado (FL) se ha consolidado como una técnica fundamental para las organizaciones que buscan mitigar estos riesgos.
57 conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
Se requieren datos para aprovechar o desarrollar soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede 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.
Las mejores plataformas de aprendizaje automático sin código: alternativas a ChatGPT
Comparamos cuatro plataformas de aprendizaje automático sin código según métricas clave: procesamiento de datos (manejo de valores faltantes y valores atípicos), configuración del modelo y facilidad de uso, métricas de precisión, disponibilidad de visualizaciones y cualquier limitación o observación importante durante las pruebas. Comparación de herramientas de aprendizaje automático sin código Nota: Las puntuaciones representan el rendimiento promedio en kNN y regresión logística, según corresponda.