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XGBoost y KMeans: La Navaja Suiza del ML

2025-10-22

XGBoost y KMeans forman un dúo poderoso de aprendizaje automático que ofrece mejoras de precisión del 15-40% sobre enfoques de algoritmo único. KMeans descubre segmentos de clientes ocultos, estados operacionales o patrones de riesgo en tus datos, mientras que XGBoost usa esos insights de clustering para hacer predicciones dramáticamente mejores. Desde reducir el churn en un 8% hasta prevenir el 60% de fallas de equipos, esta combinación transforma datos crudos en inteligencia de negocio accionable a través de pipelines listos para producción que se integran perfectamente con sistemas ERP y de analítica.

RoBERTa vs. BERT para el Análisis de Retroalimentación Social: De Comentarios a Reportes

2025-09-10

Cómo RoBERTa-base de FacebookAI se compara con BERT de Google para analizar comentarios ruidosos en redes sociales y reseñas de Google. Mostramos código mínimo, salidas reales y cómo resumir los resultados en reportes semanales multilingües.

Orquestar Spark en AWS EMR con Apache Airflow — Enfoque Low-Ops

2025-08-08

Ejecutar Spark directamente sobre Kubernetes puede parecer atractivo, pero añade una complejidad operativa significativa. Al orquestar trabajos Spark en AWS EMR desde Apache Airflow, delegas la gestión del runtime, aprovechas la integración nativa con AWS y escalas sin mantener clústeres.

Estudio de caso: Un sistema ligero de detección de intrusos con OpenFaaS y PyTorch

2025-08-04

Una pequeña empresa de comercio electrónico necesitaba asegurar su infraestructura sin los costes y la complejidad de las plataformas SIEM tradicionales. Así construyó un sistema de detección de intrusos autoaprendente usando OpenFaaS y PyTorch.

El Poder de SparkML y el Despliegue de Modelos

2023-07-02

Descubre la escalabilidad y eficiencia de SparkML, aprovechando la computación distribuida de Apache Spark para flujos de trabajo de machine learning fluidos con tus propios algoritmos personalizados.

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