Bases de datos vectoriales de código abierto
Las bases de datos vectoriales se han convertido en un elemento cada vez más importante para Machine Learning (ML), o aprendizaje automático.
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Feature Engineering, un resumen general
Feature Engineering es la preparación de datos brutos que se utilizarán en modelos de Machine Learning, lo que incluye la limpieza de datos.
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MLOps: un resumen general
“MLOps es un conjunto de procesos estandarizados y capacidades tecnológicas para crear, implementar y operar sistemas de ML de manera rápida y confiable”.
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El paso a paso en el proceso de MLOps
MLOps es el proceso de extremo a extremo para crear e implementar modelos de Machine Learning. Es simple y solo contiene dos partes: crear e implementar.
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MLflow, Argo Workflow y Kubeflow: un resumen general
MFlow, Argo Workflow y Kubeflow son tres herramientas nativas de Kubernetes y de código abierto que orquestan tareas de Machine Learning.
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8 herramientas de AutoML de código abierto
AutoML es una importante tecnología que simplifica la construcción, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning (ML).
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MLPerf: un resumen general
MLPerf es una “herramienta de análisis comparativo (benchmarking) sobre el desempeño de modelos de Machine Learning”.
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Seldon Core: una plataforma de ML de código abierto
Seldon Core es una plataforma de código abierto que ayuda a los usuarios a implementar modelos de Machine Learning (ML, aprendizaje automático) a escala.
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Arreglos (arrays) multidimensionales y NumPy
Los arreglos multidimensionales (multi-dimensional arrays) son una de las características principales de varios frameworks de Inteligencia Artificial.
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Gestor de paquetes y bibliotecas de Python
Un gestor de paquetes es un programa que ayuda a organizar las bibliotecas y las herramientas de un software. Estas son opciones de Python.
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