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Nos adentramos en el fascinante mundo del aprendizaje automático y la innovación tecnológica, centrándonos en las últimas herramientas desarrolladas por Apple: MLX y AXLearn.
Exploramos cómo estas plataformas están revolucionando el campo del Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), con un enfoque particular en su integración y optimización para el potente hardware de Apple Silicon.
Este episodio es una inmersión profunda en el estado actual y las perspectivas futuras de la tecnología de aprendizaje automático en el ecosistema de Apple.
Profundizamos en MLX, un framework de array para aprendizaje automático diseñado específicamente para el silicio de Apple, destacando sus APIs familiares, su eficiente manejo de la memoria y la capacidad de realizar cálculos de manera perezosa para optimizar la eficiencia.
Luego, cambiamos nuestra atención a AXLearn, una biblioteca construida sobre JAX y XLA, que se especializa en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, abordando los retos de ingeniería de software en el aprendizaje profundo y aprovechando la capacidad de procesamiento distribuido y eficiente.
Nativamente accesible, la única forma de incluir a todos los colectivos con algún tipo de discapacidad en tu app. Aprende todo lo necesario con el Swift Accessibility Program 2025. Encuentra toda la información pulsando aquí.
Suscríbete a nuestro canal de Youtube: Apple Coding en YouTube
Descubre nuestro canal de Twitch: Apple Coding en Twitch.
Descubre nuestras ofertas para oyentes:
- Cursos en Udemy (con código de oferta)
- Apple Coding Academy
- Suscríbete a Apple Coding en nuestro Patreon.
- Canal de Telegram de Swift. Acceso al canal.
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Consigue las camisetas oficiales de Apple Coding con los logos de Swift y Apple Coding así como todo tipo de merchadising como tazas o fundas.
- Tienda de merchandising de Apple Coding.
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Luego, cambiamos nuestra atención a AXLearn, una biblioteca construida sobre JAX y XLA, que se especializa en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, abordando los retos de ingeniería de software en el aprendizaje profundo y aprovechando la capacidad de procesamiento distribuido y eficiente.
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