Una medida sencilla para mejorar la ciberseguridad de su organización es analizar los logs de sus sistemas y equipos con simples herramientas de análisis de datos.
Acceleration Economy en Español Minuto
Si en algo se ha caracterizado el año 2023 es en las grandes iniciativas de RSE de las grandes empresas tecnológicas; especialmente un claro foco en la sostenibilidad.
La tecnología ChatGPT no es ni buena ni mala, el uso que se le dé dependerá de la intención última del usuario.
La principal razón de una estrategia multi-cloud consiste en adaptar la solución tecnológica a las necesidades de la empresa y los usuarios, y no al revés.
Se suele oír últimamente que los costes de almacenamiento en la nube son elevados y faltos de control y hasta de transparencia. Hagamos un pequeño análisis al respecto.
Hace algunas semanas reportábamos este tipo de incidentes con un modelo de IA en HuggingFace, pero esta práctica se ha extendido a otros repositorios como TensorFlow o Pytorch.
Hablemos de sostenibilidad, y cómo los datos y la Inteligencia Artificial pueden colaborar con iniciativas de sostenibilidad.
Recientemente se ha lanzado al mercado una solución de base de datos de código abierto denominado DuckDB, una base de datos de ejecución paralelizada y óptima para almacenamiento de datos analíticos.
Una vez que ha obtenido los datos, organizado un equipo de desarrollo y ejecutado la solución de IA, llega el momento de la puesta en producción.
Una de las preguntas más habituales a las que me enfrento es si o no implementar un data lake y abandonar progresivamente la estructura de data warehouse tradicional.
Consejo 3 para iniciar y ejecutar exitosamente un proyecto de Inteligencia Artificial: cómo se generan los datos.
¿Sabe qué es ‘data mesh’ y qué implicaciones tiene en su organización al adoptarlo?
De nuevo una gran innovación en el almacenamiento en la nube con la compañía HarperDB, que presenta un producto de almacenamiento distribuido.
Compartir modelos de IA pre-entrenados reduce la necesidad del uso de supercomputadores y grandes centros de datos, lo que ayuda a reducir drásticamente la emisión de CO2.
En este segundo consejo para implementar un proyecto de IA, hablemos sobre el equipo de desarrollo. La palabra clave es ‘diversidad’. Es necesario formar un equipo de talento humano diverso.
Cuando un modelo de IA comienza a producir resultados que se desvían del resultado esperado original, se denomina ‘data drift’. Sin embargo antes de realizar cualquier ingeniería para corregir el modelo de IA, revise los nuevos datos que son procesados por el modelo.
Se ha producido recientemente una gran innovación en el mercado open source: Google ha lanzado un framework llamado TensorStore, capaz de almacenar ingentes cantidades de datos n-dimensionales en un mismo objeto.
¿Ha considerado la gran variedad de proveedores de bases de datos en el mercado actual? Desde los grandes y tradicionales proveedores hasta startups y otras pequeñas empresas, todas tienen una cualidad diferenciadora entre sí.
A partir de ahora voy a crear una serie de contenidos enfocados a la dirección y gestión estratégica para facilitar el desarrollo y ejecución exitosa de cualquier proyecto de Inteligencia Artificial
La empresa activeloop.ai ha lanzado ‘Deep Lake’, un repositorio tipo Delta Lake que alberga una enorme cantidad de documentos y datos no estructurados para desarrollo de aplicaciones de Aprendizaje Profundo (deep learning).