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El artículo desarrolla un enfoque paso a paso para diseñar un pipeline CI/CD eficaz que automatiza la construcción, pruebas, entrenamiento, validación y despliegue de modelos de IA. Se profundiza en la integración entre GitHub Actions para la orquest...
Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son modelos fundamentales en Inteligencia Artificial para el procesamiento de datos secuenciales y temporales. A través de bucles internos, permiten que la red memorice información de estados previos, siendo alt...
El artículo ofrece una guía práctica para desarrollar pipelines con Scikit-Learn, un framework esencial para Machine Learning en Python. A lo largo del texto, se explica qué son los pipelines, cómo estructurarlos con componentes clave como escalado, ...
Las bases de datos vectoriales constituyen una tecnología fundamental para almacenar y buscar datos representados como vectores numéricos, facilitando la búsqueda semántica y permitiendo soluciones avanzadas en IA. Este artículo profundiza en qué son...
Los sistemas RAG son una técnica innovadora que une la capacidad generativa de los modelos de lenguaje con un componente de recuperación de información para ofrecer respuestas más precisas y enfocadas. En este artículo, se guía paso a paso la creació...
En este artículo educativo, presentamos una explicación clara y amigable sobre las Redes Neuronales Convolucionales, sus componentes fundamentales (capas convolucionales, pooling y fully connected) y la importancia de la operación de convolución para...
El post ofrece una guía completa y práctica para personas sin experiencia previa en MLOps que deseen aprender a desplegar modelos de machine learning en producción. Se comienza con la creación de un modelo simple con Scikit-Learn, para luego construi...
La arquitectura Transformer es una de las innovaciones más importantes en la inteligencia artificial moderna, especialmente en el área de procesamiento de lenguaje natural. En este artículo se desglosan sus componentes centrales como el self-attentio...
El transfer learning, o aprendizaje por transferencia, es una técnica clave en inteligencia artificial que permite reutilizar modelos previamente entrenados para nuevas tareas relacionadas, acelerando el entrenamiento y mejorando resultados aun con p...
Este artículo presenta una introducción detallada a la cuantización en modelos de Inteligencia Artificial, enfocándose en las técnicas más utilizadas y sus beneficios para optimizar la inferencia. Se explica cómo la cuantización reduce el tamaño y la...
La computación neuromórfica es una disciplina que busca replicar el funcionamiento del cerebro humano en hardware y software para lograr sistemas de inteligencia artificial más eficientes y adaptativos. A diferencia de la arquitectura Von Neumann tra...
Configurar correctamente un entorno de desarrollo es crucial para aprender y trabajar con PyTorch, uno de los frameworks más populares de deep learning. Este artículo detalla paso a paso cómo crear un entorno aislado con Conda, instalar PyTorch con s...
