Hugging Face es una empresa y una plataforma que se centra en el desarrollo de herramientas y modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) de código abierto. Su objetivo es democratizar el acceso a.

El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático distribuido que permite entrenar modelos de manera colaborativa en múltiples dispositivos o ubicaciones sin necesidad de compartir los datos brutos entre ellos. En lugar de centralizar todos los datos en.

La «IA Explicable» o «Explicación en Inteligencia Artificial» (Explainable AI, XAI en inglés) se refiere a un conjunto de técnicas y enfoques en el campo de la inteligencia artificial diseñados para hacer que los modelos de aprendizaje automático sean.

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos para Python que se basa en matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos atractivos y informativos. Seaborn es especialmente útil para la visualización de datos estadísticos y.

PySyft es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para el aprendizaje automático federado y la privacidad-preservada. Su objetivo principal es permitir la colaboración segura y la capacitación de modelos de aprendizaje automático en datos distribuidos sin revelar.

En el mundo del aprendizaje automático y el análisis de datos, la colaboración y la privacidad se han convertido en factores críticos. La necesidad de entrenar modelos de manera conjunta en datos distribuidos, sin comprometer la seguridad ni la.

ChatGPT es un modelo preentrenado de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por OpenAI, especialmente entrenado para generar texto similar al humano en el contexto de conversación y chat. Está basado en la arquitectura GPT-3 y tiene la capacidad de.

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Deep Learning es una técnica de Machine Learning basada en las famosas redes neuronales, donde trata de simular la forma que tiene de aprender el cerebro. El gran avance del Deep Learning, respecto a otras técnicas de Machine Learning, es.

Machine Learning gana relevancia y muchas empresas deciden que es vital para su estrategia para optimizar sus resultados corporativos. Sin embargo, la falta de personal con experiencia en el área hace que muchos desarrolladores tengan que aprender Machine Learning.