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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.
🚀 La batalla de China y EE.UU.: Restricciones de exportación, chips diseñados a medida y laboratorios chinos que siguen innovando contra viento y marea.
🚀 Regulación global: Europa, EE.UU. y China toman caminos muy distintos para regular la IA, con impactos directos en empresas y usuarios.
🚀 El impacto ambiental: Centros de datos voraces en energía, proyectos colosales y una sostenibilidad que deja mucho que desear.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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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 67. Los cuadernos de Jupyter.
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.
⭕️ Episodio 92. ¿Qué es MLOps?
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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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🎙️ Hoy te cuento cómo funcionan los árboles de decisión en Machine Learning. Sus ventajas, desventajas y cómo se entrenan para que no tengan secretos para ti 🌳🌲🌴
También tienes este tutorial guiado para poner en práctica todo lo aprendido y dominar los árboles de decisión 🥷.
Episodios relacionados:
⭕️ Episodio 7. ¿Qué es el Machine Learning?
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101.
⭕️ Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado.
⭕️ Episodio 83. Una neurona.
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/89-arboles-decision-machine-learning/
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En el episodio de hoy hablamos de cómo se usa los datos y el ML en el sector de los viajes. Próximamente una IA te planificará las vacaciones 😎🍹
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/88-viajar
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En el episodio de hoy hablamos de la transparencia en los modelos de Machine Learning y la importancia de elegir transparencia frente a rendimiento y potencia en algunos casos de uso reales.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101
⭕️ Episodio 83. Una neurona
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En el episodio de hoy resuelvo vuestras preguntas.
Enrique pregunta cómo entrar en el mercado laboral de análisis de datos y qué cursos seguir. Noelia desea saber las diferencias y puntos en común entre los roles de Data Analytics y Analista de Automatización, y cómo implementar un sistema de Data Analytics en una empresa. Eric busca orientación sobre cursos accesibles en inteligencia artificial aplicada a la salud, y Almudena está preocupada por la fiabilidad de un curso de Big Data que su hijo desea realizar.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 29. Cómo convertirse en un ninja del Big Data y la Inteligencia Artificial
⭕️ Episodio 50. Elegir un programa de formación en Inteligencia Artificial
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/86-preguntas-y-respuestas
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En el episodio de hoy, nos preparamos unas palomitas 🍿 y analizamos La Gran Apuesta ("The Big Short"), explorando por qué la crisis de las hipotecas de 2007 fue una gran catástrofe de datos.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 84. Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos
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Hoy hablamos de cositas a tener en cuenta a la hora de analizar un dataset por primera vez.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.
⭕️ Episodio 74. El método definitivo para el análisis de datos.
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Hoy hablamos de clasificar cosas y de modelos de regresión logística.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101.
⭕️ Episodio 81. Optimización del presupuesto de marketing con IA.
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Hoy hablamos de optimizar el presupuesto de marketing con Inteligencia Artificial, de Marketing Mix Modeling y de regresiones lineales.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 75. Marketing e Inteligencia Artificial
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/82-optimizacion-presupuesto-marketing-ia
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En el episodio de hoy estamos de celebración porque Un podcast ninja sobre Big Data cumple dos añitos y abrimos la Membresía ninja 🎉🎂🥳
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