Tutoriales de Ciencia de Datos

Explora distintos enfoques para mejorar los sistemas de GAR: Chunking, reordenación y transformaciones de consultas.

Observa cómo una matriz de confusión clasifica las predicciones del modelo en Verdaderos Positivos, Falsos Positivos, Verdaderos Negativos y Falsos Negativos. Sigue leyendo para comprender su estructura, pasos de cálculo y usos para tratar datos desequilibrados y análisis de errores.

Aprende a utilizar eficazmente VBA en Excel para automatizar tareas, crear macros y mejorar tus habilidades de procesamiento de datos con ejemplos prácticos y las mejores prácticas.

Desbloquea el poder de SQL CONTAINS para búsquedas de texto avanzadas. Sumérgete en los operadores lógicos, las búsquedas por proximidad y los usos de comodines para un análisis preciso de los datos.

Aprende sobre los Sistemas Inmunes Artificiales (SIA) y cómo pueden implementarse en Python para tareas como la detección de anomalías y la optimización.

Ésta es una guía sencilla para afinar Gemma 2 9B-It en las conversaciones médico-paciente y convertir el modelo al formato GGUF para poder utilizarlo localmente con la aplicación Jan.

Guía introductoria de un Pythonista a la herencia múltiple, la función super() y cómo sortear el problema del diamante.

Para crear un gráfico combinado en Excel, selecciona tus datos, ve a la pestaña "Insertar", ve al grupo "Gráficos" y elige "Gráfico combinado".

Explora los modelos de incrustación de texto 3-grande y -pequeño de OpenAI en nuestra guía para mejorar las tareas de PLN con incrustaciones de IA de vanguardia para desarrolladores e investigadores.

Aprende a comprobar si un archivo existe en Python en este sencillo tutorial

Hay varias formas de averiguar el tamaño de un DataFrame en Python para adaptarse a distintas necesidades de codificación. Consulta este tutorial para aprender rápidamente a determinar el tamaño de un Marco de datos. Este tutorial presenta varias formas de comprobar el tamaño de un Marco de datos, así que seguro que encuentras una que se adapte a tus necesidades.

Aprende a utilizar DeepEval para crear pruebas de relevancia similares a las de Pytest, a evaluar los resultados de LLM con la métrica G-eval y a comparar Qwen 2.5 con MMLU.