En el episodio de hoy vamos a hablar de todas las cosas que han pasado en el mundo de la inteligencia artificial estos últimos meses.

Y sí, este año todo ha girado alrededor de los Grandes modelos del lenguaje

🚀 LLMs del 2023 como GPT-4, Claude, LLaMa, Falcon...

🚀 La importancia del contexto y del tamaño

🚀 La necesidad de modelos más eficientes

🚀 Aplicaciones de los LLMs en robótica, conducción autónoma y medicina

...y mucho más!

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📝 Podéis encontrar las ⁠⁠notas del programa⁠⁠ completas en ⁠⁠⁠⁠https://datos.ninja/podcast/63-avances-ia-2023

Hoy vamos a hablar de drogas, peeero  no de las que estáis pensando sino de las drogas que sirven para curar enfermedades.

Vamos a hablar de cómo se utiliza el Big Data y la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica.

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📝 Podéis encontrar las ⁠notas del programa⁠ completas en ⁠⁠⁠https://datos.ninja/podcast/62-big-data-ia-industria-farmaceutica

Los primeros cursos de los planes de estudios de ciencia de datos están plagados de matemáticas, cálculo y estadística.

¿Necesario para fundar una buena base sobre la que construir lo demás?

¿Demasiado abrumador desde el punto de vista del aprendizaje?

¿Sería más adecuado hacer una introducción matemática de los fundamentos más ligera e ir complementando según vamos avanzando en el mundo de los datos?

De todas estas cosas y más hablamos en el episodio de hoy 🧮

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📝 Podéis encontrar las ⁠notas del programa⁠ completas en ⁠⁠⁠https://datos.ninja/podcast/61-matematicas-machine-learning

En el episodio de hoy hablamos de las oportunidades que están ahí, por descubrir, dentro del campo de la Inteligencia Artificial.

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Y estos son los episodios anteriores relacionados:

⭕️ ⁠⁠⁠⁠Episodio 28 - La revolución de ChatGPT

⭕️ ⁠⁠Episodio 22 - Las claves del aprendizaje supervisado

📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en ⁠⁠https://datos.ninja/podcast/60-oportunidades-inteligencia-artificial

En el episodio de hoy hablamos de qué es, para qué sirve y cómo se hace la ingeniería de características.

Fundamental en proyectos de Machine Learning 🥷

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Y estos son los episodios anteriores relacionados:

⭕️ ⁠⁠⁠Episodio 44⁠⁠ - Exploradores de datos

⭕️ ⁠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

⭕️ ⁠⁠⁠Episodio 57⁠⁠ - Aún más mandamientos del Machine Learning

📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/59-ingenieria-caracteristicas⁠

En el episodio de hoy  terminamos de repasar las 43 reglas del Machine Learning de Google.

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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/58-reglas-machine-learning-google-parte-3/

En el episodio de hoy  seguimos repasando las 43 reglas del Machine Learning de Google.

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Y estos son los episodios anteriores relacionados:

⭕️ Episodio 9 - Big Data para predecir la Bolsa

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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/57-reglas-machine-learning-google-parte-2/

En el episodio de hoy  vamos a hablar de las las 43 reglas del Machine Learning de Google.

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Y estos son los episodios anteriores relacionados:

⭕️ Episodio 48 - Inteligencia Artificial para SEO

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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/56-reglas-machine-learning-google/

Hoy vamos a hablar de lo que cuesta entrenar y también desplegar modelos de Machine Learning. 

Y no de lo que cuesta en términos económicos. Que también.

Sino en términos de la huella de carbono que se emite al entrenar y utilizar modelos de Inteligencia Artificial.

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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/55-huella-carbono-Inteligencia-Artificial

Hoy vamos a hablar de las distintas soluciones y paradigmas para guardar datos y luego poder utilizarlos en un ecosistema de Big Data: almacenes de datos, data lakehouses, mallas de datos, tejidos de datos…

Y por supuesto de lagos de datos 🦢

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Y estos son los episodios anteriores relacionados:

⭕️ Episodio 6 - Tres tipos de análisis de datos y Youtube

⭕️ ⁠Episodio 24 - ¿Qué hacen los ingenieros de datos?

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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/54-data-mesh-data-fabric