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En el episodio de hoy seguimos desgranando el estado de la IA en 2024, con un enfoque en la industria, la política y las regulaciones. ¿Listos para más sorpresas?
🚀 NVIDIA reina suprema: GPUs Blackwell, récord de mercado y su dominio inquebrantable... aunque Google, Meta y OpenAI empiezan aintentar desengancharse.
Un viaje por los retos y las oportunidades que están definiendo el futuro de la IA. ¡No te lo pierdas!
¡Dale al play!
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En el episodio de hoy repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2024 basándonos en el informe de Air Street Capital.
🚀 La competencia entre los grandes modelos de lenguaje: Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5, Grok 2 y el innovador o1 de OpenAI.
🚀 Modelos más pequeños que caben en tu móvil, eficientes gracias a la destilación y la cuantización.
🚀 Avances impresionantes en biología y química con AlphaFold 3 y AlphaProteo, ¡hasta un Nobel por aquí!
🚀 La robótica vuelve al juego con sistemas como AutoRT y las plataformas que están acercando la tecnología a todos.
🚀 Y no nos olvidemos del Deep Learning para modelar el cerebro humano.
¡Dale al play y entérate de todo!
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En el episodio de hoy vamos a hablar de todo lo que siempre quisisteis saber y nunca os atrevisteis a preguntar sobre la certificación de Professional Machine Learning Engineer de Google Cloud.
✅ Cuál es el objetivo de esta certificación
✅ En qué consiste el examen
✅ Recursos para preparar la certificación de Ingeniero de Machine Learning con Google Cloud Platform
...Y mucho más💥
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/97-certificacion-machine-learning-google-cloud/
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En el episodio de hoy hablamos de la deriva de los datos, de la deriva conceptual y de todas esas cosas que hacen que nuestro modelo se rompa en producción.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 92. ¿Qué es MLOps?
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/96-data-drift-y-concept-drift/
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En el episodio de hoy hablamos de las mejores prácticas para científicos de datos que te ayudarán a evitar errores comunes y a optimizar tu flujo de trabajo 👩💻
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 67. Los cuadernos de Jupyter.
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.
⭕️ Episodio 92. ¿Qué es MLOps?
⭕️ Episodio 94. Buenas prácticas para científicos de datos
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/95-buenas-practicas-para-cientificos-de-datos-parte-2/
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⭕️ Episodio 67. Los cuadernos de Jupyter.
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.
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En el episodio de hoy hablamos de los modelos de negocio montados alrededor de la IA generativa y de cómo OpenAI, Microsoft y Meta la monetizan.
Desde suscripciones hasta integraciones en productos, conoce los modelos de negocio detrás de la tecnología que está revolucionando el mercado.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 55. La Inteligencia Artificial no es gratis.
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En el episodio de hoy hablamos de MLOps, el secreto para que nuestros modelos de Machine Learning funcionen bien en el mundo real.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 13. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El problema
⭕️ Episodio 14. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Los datos
⭕️ Episodio 15. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El modelo
⭕️ Episodio 16. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Despliegue y monitorización
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En el episodio de hoy resuelvo vuestras preguntas.
En el episodio de hoy, Óscar quiere saber qué laptop elegir para empezar en Machine Learning sin quedarse corto a futuro. Francisco, estudiante de Matemáticas, busca recomendaciones de recursos para iniciarse en Big Data y Data Science. Por su parte, Maximiliano, ingeniero industrial en plena transformación profesional, pregunta por un camino de conocimientos básicos para ser Data Analyst o Data Engineer y sitios donde practicar SQL.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 51. La caja de herramientas del científico de datos
⭕️ Episodio 78. Herramientas de visualización
⭕️ Episodio 79. PowerBI vs Tableau vs Qlik Sense: FIGHT! 🔥
⭕️ Episodio 24. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
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🎙️ Hoy hablamos sobre los métodos de ensemble en Machine Learning, cómo funcionan técnicas como bagging, boosting y stacking. 🌳🌲🌴
Episodios relacionados:
⭕️ Episodio 7. Árboles 🌳.
⭕️ Episodio 68. Kaggle y el Machine Learning de competición.
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