Creando y Manteniendo Herramientas Internas para Equipos de DS/ML: Lecciones aprendidas
Lecciones aprendidas sobre cómo construir y mantener herramientas de fuente interna, con un enfoque en casos de uso de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Eliminación de Riesgos en Proyectos de Aprendizaje Automático en Tiempo Real: Abordando los Modos de Falla Comunes
En esta publicación enumeramos prácticas para reducir sustancialmente el riesgo de fallas en proyectos de aprendizaje automático en tiempo real.
Manejando el Sesgo de Entrenamiento-Entrega en Modelos de Aprendizaje Automático en Tiempo Real: Una Breve Guía
Una breve guía que explica cómo evitar y mitigar los impactos del sesgo del entrenamiento-entrega en modelos de aprendizaje automático en tiempo real.
Cómo llevamos a cabo el Data Science Journal Club en Nubank desde 2019
Estas son algunas de las lecciones que aprendimos a lo largo del camino.
Reentrenamiento automático para modelos de aprendizaje automático: consejos y lecciones aprendidas
En esta publicación repasaremos algunas de las lecciones que aprendimos durante los últimos años al reentrenar modelos de manera automática en Nubank.
Mejores prácticas para el Aprendizaje Automático en Tiempo Real: Alertando
En este artículo analizamos las lecciones aprendidas y las mejores prácticas recopiladas a partir de años de aplicación del aprendizaje automático a problemas de la vida real en Nubank.
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