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data.blog - Datos interesantes sobre la ciencia de datos y la inteligencia artificial

¿Por qué IA? Fundamentos de la IA explicable (XAI)

Así que, en teoría, con los métodos de XAI y los conocimientos adecuados, incluso los modelos complejos de caja negra pueden interpretarse, al menos parcialmente. Pero, ¿cómo se ve en la realidad? En muchos proyectos o casos de uso, la interpretabilidad es un pilar importante del éxito general. Los aspectos de seguridad, la falta de confianza en los resultados del modelo, las posibles regulaciones futuras, así como las preocupaciones éticas, garantizan la necesidad de modelos ML interpretables.

Aprendizaje por refuerzo - La tríada mortal

Introducción En los artículos anteriores, presentamos los fundamentos del aprendizaje por refuerzo (RL) y exploramos sus diversas aplicaciones en los negocios. Para profundizar en el funcionamiento interno de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo,...

Aprendizaje por refuerzo - Algoritmos en el cerebro 

Introducción Normalmente los artículos de nuestro blog se centran en casos de uso empresarial y en el análisis de datos empresariales. Pero en este artículo queremos adoptar un enfoque diferente. Hablamos de cómo los métodos que utilizamos para resolver problemas empresariales pueden ayudarnos...

Nuestro socio Aleph Alpha: IA made in Germany

En el panorama de la IA, en rápida evolución, las alianzas son cruciales para aprovechar los puntos fuertes complementarios y acelerar la innovación. La startup de IA con sede en Heidelberg acaba de formar una alianza estratégica...

10 herramientas de IA generativa para empresas

En el mundo actual, el uso de la inteligencia artificial en las empresas es cada vez más importante para seguir siendo competitivas a largo plazo. Una de las aplicaciones más apasionantes de la inteligencia artificial es la generación de...

IA Generativa - Chat Gpt & Co.

Prepárese para la próxima revolución industrial.