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Cómo la lógica difusa puede mejorar tus decisiones de negocio en tiempos de IA

La lógica difusa y los procesos estocásticos han evolucionado hasta convertirse en la base de la inteligencia artificial actual. Un enfoque simple y claro para entender la IA de hoy.

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Cómo funcionan las redes neuronales artificiales, el descenso de gradiente y la retropropagación. Aprende cómo entrenar una IA paso a paso y cómo aplicarla en la automatización de tareas en tu negocio.

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Cómo piensa una neurona artificial? (Y por qué esto importa para tu empresa)

Cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales en inteligencia artificial, y cómo pueden ayudarte a automatizar decisiones en tu empresa con agentes digitales.

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Análisis de Sentimiento con BERT: Codificadores de Lenguaje

Aprende cómo funciona el análisis de sentimiento con BERT, un modelo de IA basado en Transformers. Conoce su proceso, aplicaciones prácticas y beneficios para tu negocio.

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¿ChatGPT realmente entiende algo?

¿Puede una máquina realmente entender? Exploramos cómo funcionan los transformers detrás de ChatGPT y qué significa "comprensión" para una IA.

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El Mecanismo de Atención en Modelos Transformer

El mecanismo de atención en los modelos Transformer como BERT y GPT. Aprende sobre Q, K, V, sus fórmulas y aplicaciones en NLP con ejemplos prácticos y claros. 🚀

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Cómo los Transformers están transformando la inteligencia artificial

Los Transformers están revolucionando la inteligencia artificial, desde la generación de texto hasta imágenes y videos. Aprende cómo esta tecnología puede impulsar tu negocio.

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Tokenización para Modelos de Lenguaje

los tokenizadores BPE, WordPiece y SentencePiece transforman el texto para modelos de lenguaje. Para entender su funcionamiento, diferencias y aplicaciones prácticas en NLP.

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Semántica en la inteligencia artificial: word embeddings en NLP

Los word embeddings revolucionan el NLP, mejorando algoritmos para traducción, análisis de sentimientos y más. ¡Puedes aplicarlos en tus proyectos!

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El ciclo completo de un proyecto de Machine Learning inspirado en el know-how de Andrew Ng. Define, recolecta, entrena y desplega tus modelos con claridad y precisión.

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Más sobre el delicado equilibrio entre sesgo y varianza en el machine learning. Esta semana, profundizamos en cómo estos conceptos fundamentales evolucionan en la era del deep learning y ofrecemos estrategias para diagnosticar y ajustar tus modelos.

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Cómo la Regularización en Machine Learning nos salva de un drama matemático

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