
Optimiza modelos de machine learning con Databricks y MLflow, utilizando Hyperopt y XGBoost para ajuste de hiperparámetros.

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Databricks como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento para registrar toda la actividad.

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects para optimizar tus flujos de trabajo en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Genera datos sintéticos utilizando Langchain, OpenAI y Faker para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en español.

Aprende a crear y servir modelos LLM con MLflow, utilizando Phi-3-mini-4k-instruct en local. Explora la serialización, el seguimiento y la inferencia en español.

Aprende a extraer texto de diversos formatos de archivos utilizando OCR Tesseract para visión por computadora en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Explora OCR: compara Tesseract y PaddleOCR, analiza alternativas en la nube y locales para el reconocimiento óptico de caracteres en visión por computadora.

Explora DALL-E y Stability.AI para generar imágenes a partir de texto. Aprende técnicas de edición, variación y guardado de imágenes en español.

Aprende a utilizar Whisper de OpenAI para transcripción y traducción de voz, con ejemplos prácticos en notebooks de GitHub.

Aprende a clasificar documentos usando Langchain, Ollama con Mistral 7B y Chromadb para análisis de similitud en español.

Aprende a clasificar documentos usando Langchain con Sentence Transformers de HuggingFace y Chromadb. Explora técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y similitud documental.

Aprende a clasificar documentos utilizando Langchain con OpenAI y Neo4J. Explora técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y bases de datos gráficas.

Explora técnicas avanzadas de optimización para LLMs: FlashAttention, GQA, DDP y FSDP. Mejora la eficiencia en capas de atención y entrenamiento.

Aprende a optimizar modelos Flan-T5 con PEFT (Lora) para resumir diálogos eficientemente, incluyendo técnicas de prompt tuning y evaluación de resultados.

Aprende a personalizar y evaluar modelos Flan-T5 para resumen de documentos mediante prompt tuning, con enfoque práctico en español.

Explora técnicas avanzadas de ingeniería de prompts como Zero Shot, Few Shot y Chain of Thought utilizando GPT-3.5 Turbo y Mistral 7B para mejorar tus habilidades en machine learning.

Explora técnicas de ingeniería de prompts con GPT-4, GPT-3.5 Turbo y Mistral 7B. Aprende a optimizar interacciones con modelos de lenguaje para obtener resultados más precisos y útiles.

Personaliza Flan-T5 para clasificación de documentos usando un dataset pequeño de 1000 documentos en 10 clases.

Aprende a integrar librerías Python como Spacy, NumPy y Pandas en aplicaciones .NET utilizando pythonnet, con ejemplos prácticos y código fuente disponible.

Explora algoritmos de centralidad en Neo4J Graph Data Science para análisis de redes y aprendizaje automático en español.

Explora Neo4J y la librería GDS para ciencia de datos en grafos, con enfoque en aprendizaje automático y ciencia de datos en español.