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Tenga cuidado al usar NOT IN en SQL

En este artículo, ampliaré lo que dijo al proporcionar más ejemplos, remedios y preguntas de práctica. Parece sencillo, ¿verdad? Pero hay un problema EN…

6 Visualizaciones Avanzadas en Tableau

Tableau es una herramienta de visualización de datos utilizada para crear visualizaciones de datos, paneles y relatos. Cuando comencé a usar esta herramienta, a…

Detección de objetos utilizando RetinaNet y KerasCV

Después de terminar un mini-proyecto basado en la segmentación de imágenes (ver aquí), estaba listo para pasar a otra tarea común dentro del ámbito…

GenAI práctico para líderes de producto e ingeniería

Si eres un conductor habitual, el capó de tu coche podría estar lleno de algodón y no te importaría en absoluto. Sin embargo, si…

Coraje para aprender ML Desmitificando la regularización L1 y L2 (parte 1)

Bienvenidos a 'El valor de aprender ML', donde comenzamos con una exploración de la regularización L1 y L2. Esta serie tiene como objetivo simplificar…

Cómo SnapLogic creó una aplicación de texto a tubería con Amazon Bedrock para traducir la intención empresarial en acción

Esta publicación fue coescrita por Greg Benson, científico jefe; Aaron Kesler, gerente senior de productos; y Rich Dill, arquitecto de soluciones empresariales de SnapLogic.…

Desbloqueando el potencial de la Observabilidad con IA

Aprende cómo la plataforma unificada de observabilidad de Observe con IA avanzada simplifica la resolución de problemas en aplicaciones complejas al reunir métricas, trazas…

Modelando el Problema del Viajante de Comercio desde los principios fundamentales

Este artículo continúa justo donde se quedó el artículo para el sprint 1. No es necesario haberlo leído para entender lo que haremos aquí,…

Mejores prácticas para depurar errores en la regresión logística con Python

Se ha escrito mucho sobre los conceptos básicos de la Regresión Logística (RL) su versatilidad, desempeño probado con el tiempo, incluso las matemáticas subyacentes.…

Almacenamiento estructurado de resultados de LLM y análisis en Python

Introducción La IA generativa se está utilizando ampliamente en todo el mundo. La capacidad de los Modelos de Lenguaje Grandes para comprender el texto…

Una introducción a la estimación estadística e inferencia

La ley de los grandes números y el teorema del límite central. Fragmentos del libro Ciencia de datos una introducción a la estadística y…

Consideraciones prácticas en el diseño de aplicaciones RAG

La arquitectura RAG (Recuperación Generada con Augmento) ha demostrado ser eficiente en superar el límite de longitud de entrada de LLM y el problema…

Vectoriza y paraleliza entornos de RL con JAX Aprendizaje por refuerzo a la velocidad de la luz⚡

En la historia anterior, presentamos el Aprendizaje de Diferencia Temporal, particularmente el Aprendizaje Q, en el contexto de un GridWorld (mundo de cuadrícula). Si…

Desequilibrio de clases y sobre muestreo una introducción formal

Últimamente, he estado creando un paquete para abordar el desequilibrio de clases en Julia llamado Imbalance.jl. Me tomó mucho esfuerzo en términos de leer…

Interpretando Random Forests

Actualmente hay mucha expectativa en torno a los Modelos de Lenguaje Grandes, pero eso no significa que los enfoques tradicionales de aprendizaje automático ahora…

Segmentación de Imágenes Una Guía Detallada

La segmentación de imágenes se refiere a la capacidad de las computadoras (o más precisamente, los modelos almacenados en las computadoras) para tomar una…

Cómo construir una estrategia de Ciencia de Datos para cualquier tamaño de equipo

Si eres un líder en ciencia de datos al que se le ha pedido crear nuestra estrategia de ciencia de datos con mucha libertad…

SHAP para variables objetivo binarias y de múltiples clases

Para variables objetivo binarias, interpretamos los valores SHAP en términos de log odds. Para objetivos de múltiples clases, utilizamos softmax. Discutimos estas interpretaciones y…

Predicción de incertidumbre basada en entropía

Mientras trabajaba en la Universidad de Cambridge como científico investigador en Neuroimagen e IA, me enfrenté al desafío de realizar la segmentación de imágenes…

FMOps/LLMOps Operacionalizar la IA generativa y las diferencias con MLOps

En la actualidad, la mayoría de nuestros clientes están entusiasmados con los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) y están…

Enlace a Perspicacias Comparando consultas SQL y consultas Python utilizando Analítica de Librería

SQL es el pan y mantequilla de la caja de herramientas de cualquier científico de datos la capacidad de extraer rápidamente datos de una…

Métodos de Regresión y Bayesianos en la Elicitación Moderna de Preferencias

La regresión lineal se considera a menudo el caballo de batalla del modelado predictivo, sin embargo, su aplicación se extiende más allá de las…

Datos faltantes desmitificados la guía definitiva para científicos de datos

Datos faltantes, mecanismos de datos faltantes y perfilado de datos faltantes explicados como nunca antes. ¡Aprende todo lo que necesitas para mejorar tus habilidades…

Diferenciación automática con Python y C++ para el aprendizaje profundo

Esta historia explora la diferenciación automática, una característica de los marcos de trabajo modernos de Deep Learning que calcula automáticamente los gradientes de los…

Navegando por los formatos de datos con Pandas para principiantes

Introducción Pandas es más que solo un nombre, es una abreviatura de “panel data” (datos de panel). Ahora, ¿qué significa exactamente eso? Utiliza los…

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