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

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

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.

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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 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 crear y ejecutar tu primer Dockerfile, dominando los fundamentos de Docker para desplegar aplicaciones de manera eficiente.

Crea modelos personalizados con MLFlow utilizando Python Model y pyfunc. Aprende a guardar en el artifact store y realizar inferencias.

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.

Personaliza un Vision Transformer con tu dataset, crea un docker y un punto de inferencia con FastAPI para clasificación de imágenes.

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.

Explora los modelos Claude 3 de Anthropic y su API, aprendiendo a integrarlos en proyectos de machine learning y data science.

Aprende a instalar Anaconda y crear entornos conda para ciencia de datos y aprendizaje automático en español.

Aprende a desplegar aplicaciones LangChain rápidamente utilizando LangServe, el servidor de aplicaciones de Langchain para crear APIs RESTful.