Tutoriales de Ciencia de Datos

Comprende el orden de ejecución de SQL y en qué se diferencia del orden de escritura. Escribe consultas precisas y optimizadas para mejorar el rendimiento y evitar errores comunes en el diseño de consultas.

Aprende la RAG Especulativa, una técnica que mejora la RAG mediante un proceso de redacción y verificación en dos pasos, y aplica tus conocimientos con una implementación práctica utilizando Transformadores de Cara Abrazada.

Aprende cómo funciona la inteligencia de enjambre implementando la optimización de colonia de hormigas (ACO), la optimización de enjambre de partículas (PSO) y la colonia artificial de abejas (ABC) utilizando Python.

Aprende a afinar GPT-4o con imágenes siguiendo este tutorial paso a paso, en el que descubrirás cómo mejorar la capacidad de GPT-4o para reconocer iglesias georgianas.

Aprende a destilar LLMs con la herramienta de destilación de OpenAI. Este tutorial proporciona una guía paso a paso utilizando GPT-4o y GPT-4o-mini para generar comandos Git.

Llama Stack es un conjunto de herramientas y API estandarizadas desarrolladas por Meta que simplifican el proceso de creación y despliegue de grandes aplicaciones de modelos lingüísticos.

Personaliza el modelo GPT-4o Mini para clasificar las publicaciones de Reddit en etiquetas "estresantes" y "no estresantes".

Python dlt es una gran elección para los ingenieros de datos que quieren mover datos con rapidez y confianza. Se integra con casi cualquier fuente y destino y te permite escribir rápidamente tus pipelines ELT/ETL. Este tutorial te muestra cómo controlar cada paso del pipeline y trabajar con archivos locales, la nube, bases de datos y APIs REST.

Explora los tipos de modelos de ecuaciones estructurales. Aprende a hacer suposiciones teóricas, construir un modelo hipotético, evaluar el ajuste del modelo e interpretar los resultados en el modelado de ecuaciones estructurales.

Aprende a instalar Jenkins en Windows, a configurar y ejecutar agentes y pipelines Jenkins, y a construir proyectos MLOps con pipelines Jenkins, desde la formación de modelos hasta el servicio de modelos.

Descubre el algoritmo de agrupación por desplazamiento medio, sus ventajas, sus aplicaciones en el mundo real y su implementación paso a paso en Python. Compáralo con K-means para comprender las diferencias clave.

Los vectores y valores propios son esenciales para comprender las transformaciones lineales. Este artículo trata de su interpretación geométrica, cálculo matemático e importancia en el aprendizaje automático.