Tutoriales de Ciencia de Datos

El encadenamiento de instrucciones es una técnica que consiste en dividir una tarea compleja en una serie de instrucciones más pequeñas e interconectadas, en las que el resultado de una instrucción sirve de entrada para la siguiente, guiando al LLM a través de un proceso de razonamiento estructurado.

Aprende a utilizar la sentencia pass de Python en bucles, funciones y clases. Comprende la importancia de la sentencia pass en la ejecución y legibilidad del código.

Aprende las diferencias entre las técnicas RAG y Fine-Tuning para personalizar el rendimiento del modelo y reducir las alucinaciones en los LLM.

La palabra clave yield en Python convierte una función regular en un generador, que produce una secuencia de valores bajo demanda en lugar de calcularlos todos a la vez.

Explora el formato condicional en Excel con ejemplos de sencillos a avanzados y sus mejores prácticas.

Este artículo compara el rendimiento de los modelos de grandes lenguajes sin MatMul y tradicionales en términos de velocidad y uso de memoria.

En este tutorial, aprenderás a conectar Power BI a una base de datos de Microsoft SQL Server y a analizar los datos para obtener información.

Hay tres formas sencillas de calcular raíces cúbicas en Excel: el operador ^ caret, la función POWER() y las funciones VBA personalizadas.

En Python, timedelta es un tipo de datos del módulo datetime que se utiliza para representar duraciones o diferencias entre dos puntos temporales.

En PySpark, podemos eliminar una o más columnas de un DataFrame utilizando el método .drop("column_name") para una sola columna o .drop(["column1", "column2", ...]) para varias columnas.

Aprende a implementar grafos de conocimiento para aplicaciones RAG siguiendo este tutorial paso a paso para mejorar las respuestas de la IA con conocimiento estructurado.

Conoce la RNN del modelo de aprendizaje profundo más popular y obtén experiencia práctica construyendo un predictor del precio de las acciones de MasterCard.