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.
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.
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.
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.
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.
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.
Selección Evolutiva de Características para Machine Learning
Usa GAFeatureSelectionCV de sklearn-genetic-opt para encontrar el subconjunto óptimo de características con algoritmos evolutivos: capturando interacciones que los métodos de filtrado no detectan y determinando automáticamente cuántas variables conservar.
Detección de Anomalías en Tiempo Real con Apache Kafka y Python
Construye un pipeline de detección de anomalías en tiempo real que consume flujos de Apache Kafka y califica eventos con un modelo scikit-learn: con productor, consumidor y configuración Docker Compose completa.
Sirve un Modelo de Machine Learning con Sklearn, FastAPI y Docker
Envuelve un modelo scikit-learn entrenado en un endpoint REST con FastAPI, contenerízalo con Docker y sirve predicciones a escala: plantilla completa de despliegue MLOps con repositorio GitHub funcional.
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Usa MLflow para rastrear experimentos, comparar ejecuciones, versionar modelos en el Model Registry y promover el mejor modelo a producción sin perder reproducibilidad.
Cómo Construir un Sistema RAG con LangChain y Python
Construye un sistema RAG con LangChain, ChromaDB y OpenAI. Cubre indexación de documentos, recuperación con MMR, evaluación con RAGAS y optimizaciones de producción como re-ranking y caché semántico.
Modela el headcount mínimo necesario para cubrir la demanda con pyworkforce: resolviendo el problema de planeación de personal que enfrentan los equipos de operaciones en call centers e industrias por turnos.