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Artículos de IA y machine learning

Guías prácticas sobre LLMs, RAG, agentes, MLOps, AutoML, sistemas de datos y Python para ML en producción.

jun de 2026 · LLMs & Agentes

Extracción de Datos Estructurados desde Texto con LLMs

Usa Python, Pydantic y la librería Instructor para extraer datos estructurados de texto no estructurado. Convierte facturas y ofertas de trabajo en objetos Python tipados y validados de forma confiable.

PythonLLMsPydantic

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Agentes de IA con LangGraph para Análisis de Datos

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jun de 2026 · LLMs & Agentes

Agentes de IA con LangGraph para Análisis de Datos

Construye un agente autónomo de análisis de datos usando LangGraph. Aprende cómo los agentes difieren de RAG e implementa el ciclo ReAct con herramientas para consultar y resumir datos.

LangGraphLangChainPython

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jun de 2026 · MLOps

Orquesta Pipelines de ML con Prefect

Pasa de scripts frágiles de entrenamiento a workflows de ML robustos y observables con Prefect. Programa re-entrenamiento, maneja fallos con gracia y monitorea cada ejecución.

PrefectPythonMLOps

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jun de 2026 · MLOps

Monitoreo de Modelos ML en Producción con Evidently

Aprende a detectar data drift y degradación de modelos en producción usando Evidently AI. Genera reportes automatizados y alertas antes de que tu modelo falle silenciosamente.

EvidentlyPythonMLOps

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may de 2026 · Aprendizaje automático

Tu Primer Modelo de Machine Learning con Scikit-learn

Guía paso a paso para construir tu primer modelo de ML: exploración de datos, preprocesamiento, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y evaluación con scikit-learn.

Pythonscikit-learnmachine learning

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may de 2026 · Investigación de Operaciones

Cómo Resolver Problemas de Scheduling con Python

Usa pyworkforce para asignar turnos de trabajo minimizando la brecha entre recursos requeridos y programados, con soporte integrado para preferencias, turnos prohibidos y reglas de descanso.

Pythonpyworkforcescheduling

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¿Vas a construir una plataforma de IA o de datos?

Diseño y construyo sistemas críticos de principio a fin: arquitectura, datos, modelos y producto. Si esa es la escala en la que trabajas, hablemos.

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