Recursos de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Artículos de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Seq2Seq Models: How They Work and Why They Matter in AI
Imagine effortlessly translating an entire book from one language to another or condensing pages of dense text into a few clear sentences – all with just a few clicks.
por Chayanika Sen
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
As the prominence of AI grows, it is being commercialized at a lightning-fast speed.
por Shreya Mattoo
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Tipos, definición y ejemplos.
¿Recuerdas a Sophia, el humanoide que apareció en el programa nocturno con Jimmy Fallon?
por Amal Joby
¿Qué es la Inteligencia General Artificial (AGI)? El futuro está aquí.
La inteligencia general artificial (AGI) podría ser lo mejor o lo peor que nos haya sucedido.
por Amal Joby
Tendencias de IA en 2023: IA más barata y fácil de usar al rescate
Esta publicación es parte de la serie de tendencias digitales 2023 de G2. Lee más sobre la perspectiva de G2 sobre tendencias de transformación digital en una introducción de Emily Malis Greathouse, directora de investigación de mercado, y cobertura adicional sobre las tendencias identificadas por los analistas de G2.
por Matthew Miller
Barreras para la adopción de la IA y el análisis en la cadena de suministro
Recientemente asistí a la Conferencia de Tableau, donde disfruté de mi nerdismo durante cuatro días. Como un autoproclamado evangelista de la ciencia de datos, me emocionó ver que se añadieran autoML, generación de lenguaje natural y otras características avanzadas de automatización a Tableau, una de las principales plataformas de visualización de datos e inteligencia empresarial del mundo.
por Anthony Orso
La importancia de la calidad de los datos y la comoditización de los algoritmos
Algoritmos. Algorítmico. Aprendizaje automático. Aprendizaje profundo. Si estás leyendo este artículo, hay una buena probabilidad de que te hayas encontrado con estos términos en algún momento. Probablemente un algoritmo te recomendó este artículo. El término general para todo lo anterior es inteligencia artificial (IA), que toma datos de diferentes tipos y te proporciona predicciones o respuestas basadas en eso. Hay una buena probabilidad de que te hayas beneficiado de esta tecnología de alguna manera, ya sea en una aplicación de mapas, búsqueda de imágenes de tu minorista favorito o autocompletado inteligente.
por Matthew Miller
Cómo elegir una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático adecuada para su negocio
Big data es el espíritu de la época del siglo XXI. El volumen de datos disponible para empresas, agencias gubernamentales, instituciones educativas y consumidores es prácticamente ilimitado en comparación con los días en que las computadoras tenían el tamaño de laboratorios de ciencias de la computación.
por Anthony Orso
Tendencias de datos en 2022
Esta publicación es parte de la serie de tendencias digitales 2022 de G2. Lee más sobre la perspectiva de G2 sobre las tendencias de transformación digital en una introducción de Tom Pringle, VP de investigación de mercado, y cobertura adicional sobre las tendencias identificadas por los analistas de G2.
por Matthew Miller
Cómo hacer algoritmos que se expliquen a sí mismos
En 2019, escribí mis predicciones sobre los avances que veríamos en la IA en 2020. En una de esas predicciones, hablé del problema perenne de la explicabilidad algorítmica, o la capacidad de los algoritmos para explicarse a sí mismos, y cómo eso saldría a la luz este año. Resolver este problema es clave para el éxito empresarial, ya que el público en general se siente cada vez más incómodo con los algoritmos de caja negra.
por Matthew Miller
Inteligencia Artificial en el Cuidado de la Salud: Beneficios, Mitos y Limitaciones
La inteligencia artificial (IA) está reinventando y revitalizando el sistema de salud moderno al encontrar nuevos vínculos entre los códigos genéticos o al manejar robots que asisten en cirugías.
por Rachael Altman
El papel de la inteligencia artificial en la contabilidad
La contabilidad es uno de los departamentos más importantes, aunque desalentadores y costosos, en casi todas las empresas.
Los contadores supervisan todas las operaciones financieras de un negocio para ayudar a que funcione de manera fluida y eficiente. Estas incluyen la preparación y análisis de estados financieros (por ejemplo, flujo de caja, estado de resultados, balance general), el pago puntual de impuestos y el mantenimiento del libro mayor (GL) de las empresas. Todas estas tareas requieren una gran cantidad de interacción humana que consume tiempo y dinero; no importa cuán cuidadoso sea un empleado, siempre existe la posibilidad de error humano, lo cual podría acumularse y llevar a resultados financieros devastadores en el futuro.
por Nathan Calabrese
Empresas tecnológicas que están cerrando la brecha entre la IA y la automatización
La automatización y la inteligencia artificial (IA) son herramientas importantes e interrelacionadas que ayudan a las organizaciones a optimizar sus procesos y añadir inteligencia a sus flujos de trabajo.
Permiten a las empresas alcanzar sus objetivos organizacionales automatizando procesos empresariales, lo que les permite aumentar la eficiencia y adaptarse a nuevos procedimientos empresariales.
por Matthew Miller
Cómo está afectando el COVID-19 a los profesionales de datos
El trabajo remoto no es el futuro. Es una realidad actual, con casi el 75% de los trabajadores en EE. UU. trabajando de forma remota al menos parte del tiempo, según el Informe del Estado del Trabajo Remoto 2019 de Owl Labs. Los científicos de datos y otros profesionales de datos no son una excepción a la regla y pueden llevar su trabajo a casa si y cuando surja la necesidad o el deseo. Sin embargo, un cambio al trabajo remoto no es tan sencillo como simplemente llevarse una computadora portátil de trabajo a casa.
por Matthew Miller
True Data Protection Demands More Than Just Regulation
I’ll let you in on a (poorly kept) secret: The use of advanced analytics and other AI-powered capabilities that help users manage and interrogate data isn't new. The practice has been around far longer than the current bubble of hype surrounding AI has been inflating.
por Tom Pringle
¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático? Preguntamos a 5 expertos.
Olvida lo que puedas haber oído. El aprendizaje automático no es un concepto nuevo ni un estudio en su infancia.
por Devin Pickell
Términos del Glosario de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

La operacionalización del aprendizaje automático es un proceso o metodología, no un tipo particular de software. Aplica herramientas y recursos para asegurar que los proyectos de aprendizaje automático se ejecuten de manera adecuada y eficiente, incluyendo la gobernanza de datos, la gestión de modelos y el despliegue de modelos.
por Matthew Miller
Discusiones de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Pregunta sobre: Vertex AI
¿Qué bibliotecas de software admite el motor de ML en la nube?¿Qué bibliotecas de software admite el motor de ML en la nube?
Está apoyando aproximadamente todas las bibliotecas de tendencia.
Google Cloud ML Engine admite muchas bibliotecas de software, incluidas TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, etc....
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Pregunta sobre: Databricks Data Intelligence Platform
¿Qué es Lakehouse en Databricks?¿Qué es Lakehouse en Databricks?
Lakehouse es una nueva y abierta solución de arquitectura de gestión de datos que combina las mejores características del lago de datos y el almacén.
Los almacenes de datos tradicionales utilizaban datos altamente estructurados que eran de alto costo pero fáciles de usar. Los lagos de datos manejan datos no estructurados a bajo costo de una manera que era difícil de usar. La casa del lago facilita el manejo de ambos tipos de datos de una manera que es casi tan barata como un lago tradicional y casi tan fácil como un almacén tradicional.
La arquitectura Lakehouse es la fusión de los conceptos de almacén de datos y lago de datos en una única plataforma, con soporte incorporado para el mantenimiento de linaje y ML.
¿Qué es un Data Lakehouse? Un data lakehouse es una nueva arquitectura de gestión de datos abierta que combina la flexibilidad, la rentabilidad y la escala de los data lakes con la gestión de datos y las transacciones ACID de los data warehouses, permitiendo la inteligencia empresarial (BI) y el aprendizaje automático (ML) en todos los datos.
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Pregunta sobre: Databricks Data Intelligence Platform
¿Cuáles son las características de Databricks?¿Cuáles son las características de Databricks?
Admite una gran cantidad de datos con la capacidad de escribir código en SQL, Spark, Python y R. En el backend, almacena los datos en el archivo parquet, que comprime los datos en gran medida. Es más fácil depurar la canalización ETL usando cuadernos en comparación con la canalización ETL tradicional creada usando SSIS o Informatica. La migración de datos o la canalización ETL se ejecuta más rápido en comparación con otros ETLs.
Las características principales de Databricks son:
Cumplimiento
De extremo a extremo
Notificación y registros
Programador de trabajos
Control de acceso
Visualización
Ejecutar cuaderno como trabajo
Integración
Exploración interactiva
Despliegue seguro
Flujos de trabajo de cuadernos
Gestión de identidad integrada
Colaboración
Auditoría
Panel de control
Tiempo de ejecución de Databricks
Delta Lake
Plataforma Lakehouse
Evolución del esquema
Cuarentena de datos y calidad de datos
Integración y transformaciones de datos
Informes de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Informe de G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Informe de G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Informe de G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Informe de G2: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2025
Informe de G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Informe de G2: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Informe de G2: Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Informe de G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Informe de G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2025
Informe de G2: Momentum Grid® Report