Categoría Data Science

Process Discovery: Métodos y ejemplo práctico

Process Discovery: Métodos y ejemplo práctico

Process Discovery es una familia de técnicas empleadas para obtener información de logs de eventos y reconstruir el modelo subyacente que hayan generado. Dicho modelo, después puede utilizarse para diferentes tareas como la identificación de cuellos de botella, la monitorización…

Implementaciones y extensiones de RAG

Implementaciones y extensiones de RAG

En un artículo anterior de nuestro blog detallamos qué es el RAG (Retrieval Augmented Generation) y cómo aprovechar los modelos de embedding para ampliar el conocimiento de un LLM con nuestra propia base documental. En este post, hablaremos de la…

Retrieval Augmented Generation: ¿Qué es el RAG?

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RAG son siglas para «retrieval augmented generation», o en castellano “generación aumentada por recuperación”. Con RAG se pretende que un «gran modelo de lenguaje» (LLM en adelante, siglas en inglés de «Large Language Model») pueda utilizar información adicional suministrada por…

Elasticidad precio de la demanda

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Modelar y explicar el comportamiento del consumidor de un producto es muy importante para conocer qué factores afectan a su conducta, siendo el precio uno de estos factores importantes. Pongamos como ejemplo una empresa X que vende ropa. Es un…

Text Embeddings: La base del NLP moderno

Introducción Todos los gráficos presentes en este artículo son interactivos debido a la naturaleza de intentar representar texto de forma gráfica. Para observar qué frase representa cada punto, simplemente hay que situar el ratón por encima del mismo. Los resultados…

Kernel Trick en Machine Learning

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El kernel trick es un método típico en aprendizaje máquina para transformar datos de un espacio original a un espacio de Hilbert arbitrario, normalmente de mayores dimensiones, donde estos son más fácilmente separables (idealmente, linealmente separables). Esta técnica es la…