Tutoriales de Ciencia de Datos

Aprende a acelerar la inferencia local de Gemma 4 31B en una única RTX 4090 usando decodificación especulativa DFlash y Flash Attention frente a una configuración de referencia.

Cómo funciona la regresión con random forest, dónde falla y cómo evaluarla, ajustarla e interpretarla. Incluye implementación en Python y un marco de comparación de modelos.

La estimación de densidad por kernel es un método no paramétrico para estimar la forma de una distribución sin asumir un modelo fijo. Aprende la fórmula, cómo elegir el ancho de banda y cómo implementarla en Python y R con ejemplos prácticos.

Una guía práctica de los supuestos de la regresión logística, los diagnósticos que detectan incumplimientos en Python y R, y las alternativas cuando no se cumplen.

Guía práctica de la regresión con splines: cómo los polinomios a trozos y los nudos modelan relaciones no lineales, los tipos principales de splines y cómo ajustarlos en Python y R.

Guía práctica de los GLM: qué son, cómo funcionan sus tres componentes y cómo ajustarlos e interpretarlos en Python y R.

Un recorrido detallado por el overfitting y el underfitting en machine learning: cómo identificar cada fallo, por qué ocurre y cómo solucionarlo mediante el compromiso sesgo-varianza.

Descubre qué es la clasificación zero-shot, cómo funciona por dentro con modelos NLI, cómo se compara con few-shot y el fine-tuning, y cómo aplicarla con Hugging Face Transformers.

El gradient clipping es un arreglo de una sola línea que impide que los gradientes explosivos arruinen el entrenamiento de redes profundas. Esta guía explica cómo funciona, sus dos métodos principales, cómo elegir el umbral y cómo implementarlo en PyTorch y TensorFlow.

Guía de Markov Chain Monte Carlo: cómo funciona, por qué se usa, los algoritmos más comunes y cómo aplicarlo en Python para inferencia bayesiana.

Crea un agent swarm en CrewAI con Gemini 3.5 Flash, búsqueda web en vivo con Olostep y delegación jerárquica de tareas para un flujo multiagente de investigación y redacción.

Support Vector Regression es un método de regresión basado en márgenes que ignora a propósito los errores pequeños, maneja relaciones no lineales mediante kernels y se mantiene firme ante datos ruidosos del mundo real donde la regresión estándar se queda corta.