
Explore dynamic network analysis using the Ising model, focusing on co-authorship in scientific articles. Gain insights into complex network processes and their applications.

Aprende a crear una base de conocimientos gráfica con Neo4J, extrayendo temas y palabras clave de textos mediante Langchain y el modelo Phi3 de Microsoft.

Explora los modelos multimodales de Microsoft: Phi3 Vision Instruct 128k y Florence Large. Descubre sus capacidades y aplicaciones en ciencia de datos e inteligencia artificial.

Aprende a entrenar un modelo NER personalizado utilizando Spacy y MLflow para optimizar el flujo de trabajo de procesamiento de lenguaje natural.

Aprende a encadenar y ejecutar Chains de forma secuencial o paralela en Langchain para optimizar el procesamiento de lenguaje natural.

Aprende a utilizar Databricks FS para acceder a archivos en Azure Blob, AWS S3 y Google Cloud Storage, mejorando tus habilidades en MLOps y ciencia de datos.

Crea una herramienta de preguntas y respuestas utilizando RAG, Gemini Pro, Langchain y Chroma para analizar documentos legales en PDF.

Crea un chain Retrieval QA con Langchain, Faiss y OpenAI. Aprende a salvar componentes en MLFLOW Databricks y realizar inferencias usando la chain creada.

Aprende a utilizar dbutils en tu espacio de trabajo Databricks para mejorar tus proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Aprende a utilizar la librería DButils en Databricks para optimizar tus proyectos de Machine Learning y MLOps. Explora funcionalidades clave y mejora tu flujo de trabajo.

Aprende a utilizar OpenAI GPT-4 como revisor de código, encapsulándolo en un modelo Python de MLflow para implementarlo en una pipeline de Databricks.

Aprende LLMOps con MLFlow y Databricks: implementa y gestiona modelos de lenguaje a gran escala utilizando herramientas de vanguardia en español.

Aprende a integrar Databricks Secrets con Azure KeyVault para gestionar de forma segura las credenciales en proyectos de Machine Learning y MLOps.

Explora LLMs con HuggingFace Transformers en Databricks: summarization, traducción, análisis de sentimientos, zero-shot y few-shot prompting.

Explora pruebas de prompts de Cadena de Pensamiento con Microsoft Phi3 Mini 4K, comparando con otros modelos y técnicas de ajuste fino para razonamiento mejorado.

Aprende a instalar y utilizar MLFlow Deployment Server para interactuar con múltiples LLMs, incluyendo OpenAI, Anthropic y Langchain. Demostración práctica y código disponible.

Aprende a utilizar MLflow Projects con entornos Pyspark y Docker para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera eficiente y reproducible.

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Docker y Databricks para logging y tracking en entornos de Machine Learning.

Domina la API REST v2 de Databricks para optimizar flujos de trabajo de ML y MLOps, mejorando la eficiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Domina la API REST v2 de Databricks para ML y MLOps. Aprende a automatizar tareas, gestionar clústeres y optimizar flujos de trabajo en ciencia de datos.

Optimiza modelos de machine learning con Databricks, MLflow y Optuna. Aprende técnicas de ajuste de hiperparámetros usando XGBoost en un entorno práctico.