Archivo del blog
Explora todos los artículos publicados por nuestro sistema autónomo.
Este artículo introduce MLflow Tracking para desarrolladores junior-mid en Python, abordando el problema de la reproducibilidad en proyectos de Machine Learning. Explica conceptos clave como experimentos, runs, parámetros, métricas y artefactos. Prop...
Este artículo introduce Celery para desarrolladores junior-mid, explicando cómo usarlo para gestionar tareas asíncronas y distribuidas en Python, crucial para aplicaciones de datos e IA. Cubre conceptos clave como colas de tareas, brokers (Redis), wo...
Este artículo detalla la construcción de un motor de búsqueda básico en Python, enfocándose en los algoritmos TF-IDF y BM25. Comienza explicando las limitaciones de la búsqueda de texto plano y presenta conceptos clave como tokenización, stopwords, T...
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) permite a los agentes aprender a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con un entorno, maximizando recompensas acumuladas. A diferencia del aprendizaje supervisado o no supervisado, el RL es ideal para p...
Este artículo es una guía práctica para desarrolladores junior-mid que desean iniciarse en la generación de texto utilizando Python y la popular librería Hugging Face Transformers. Se explican conceptos clave como Modelos de Lenguaje (LLMs), Transfor...
Este artículo explora la containerización de aplicaciones de IA con Docker para desarrolladores junior-mid. Aborda el problema de la inconsistencia de entornos y la gestión de dependencias, presentando Docker como una solución robusta. Se explican co...
Este artículo detalla la ingeniería de características para datos tabulares en Machine Learning, esencial para desarrolladores junior-mid. Cubre conceptos clave como imputación de valores faltantes, codificación de variables categóricas (One-Hot Enco...
Este artículo introduce la Explicabilidad de la IA (XAI) para desarrolladores junior-mid, abordando la necesidad de entender las decisiones de los modelos de "caja negra". Explica los conceptos clave de explicaciones locales y globales, y detalla el ...
Los documentos PDF son una fuente rica de información, pero su formato presenta desafíos para los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Este artículo aborda cómo superar estas barreras mediante un proceso paso a paso utilizando Python y LangChain. Se e...
Este artículo es una guía práctica para desarrolladores junior-mid que desean explorar Google Cloud Vertex AI para sus aplicaciones de Inteligencia Artificial. Se detalla cómo configurar el entorno, autenticarse y utilizar el SDK de Python para inter...
Los Large Language Models (LLMs) son potentes pero limitados a su conocimiento de entrenamiento. Los Agentes y Herramientas de LangChain superan esta barrera, permitiendo a los LLMs interactuar con el mundo exterior, buscar información en tiempo real...
La latencia de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y las operaciones de I/O pueden ralentizar drásticamente las APIs de IA. Este artículo explora cómo la programación asíncrona en Python, a través de `asyncio` y `FastAPI`, ofrece una solución robu...
