Tutorial de Aprendizaje Automático

Descubre una potente herramienta de orquestación de flujos de trabajo de código abierto. Crea, despliega y ejecuta tu primer flujo de trabajo de machine learning en tu máquina local y en la nube con esta guía sencilla.

Aprende un flujo de trabajo de extremo a extremo para monitorizar cualquier modelo de tu cuaderno de Jupyter en entornos de producción.

Aprende qué es la atención multi-cabeza, cómo funciona la autoatención dentro de los transformers y por qué estos mecanismos son esenciales para impulsar LLMs como GPT-5 y VLMs como CLIP, con ejemplos sencillos, diagramas y código.

Explora los conceptos clave de detección de objetos y aprende cómo se implementan en SSD y Faster R-CNN, disponibles en la Tensorflow Detection API.

Este artículo ofrece una guía completa para utilizar la biblioteca OpenCV en el procesamiento de imágenes y vídeo en un entorno de Python. Exploramos el amplio abanico de funciones de procesamiento de imágenes que ofrece OpenCV, desde técnicas básicas hasta aplicaciones más avanzadas.

Descubre cómo dominar el ajuste de hiperparámetros con Optuna. Aprende a definir hiperparámetros, configurar tu función objetivo y aplicar técnicas de muestreo y poda en aprendizaje por refuerzo profundo.

En este tutorial, aprenderás a usar análisis predictivo para clasificar géneros musicales a partir de letras.

Este artículo explica la importancia del preprocesamiento en la canalización de machine learning analizando cómo el centrado y el escalado pueden mejorar el rendimiento del modelo.

Descubre si centrar y escalar ayudan a tu modelo en un escenario de regresión logística.

You can preprocess the heck out of your data but the proof is in the pudding: how well does your model then perform?

En este tutorial aprenderás qué son y cómo programar en Python las distribuciones de probabilidad más citadas en la literatura de machine learning.

Sumérgete en las letras de la música de Prince con R: utiliza minería de texto y análisis exploratorio de datos (EDA) para arrojar luz sobre la carrera de The Artist.