Modelado del comportamiento con arquitecturas secuenciales: explorando LSTM en machine learning
Superando limitaciones: cómo las LSTM capturan patrones temporales en machine learning
optimization
Desplegando modelos de Machine Learning en un entorno centrado en Clojure
Desafíos, soluciones y el futuro de la integración del Machine Learning en Nubank, un entorno centrado en Clojure
Flujos de trabajo de ML con CPW: De pipelines complejos a una ejecución sin complicaciones
De los desafíos a las soluciones: la evolución de CPW para la gestión fluida de los flujos de trabajo de ML
Empoderando a los agentes de soporte al cliente con IA generativa: entrevista con Kevin Rossell en Purple MinDS
Purple MinDS es una serie de blogs que aborda los desafíos que enfrentan los Data Scientists y los Machine Learning Engineers en su día a día en Nubank.
Nubank DS & ML Meetup #82: una inmersión profunda en los modelos de optimización en la práctica
Hoy en día, los datos no son sólo números; son el catalizador que impulsa las decisiones, pronostica tendencias y crea modelos de negocio sostenibles.
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.
- 01
- 02
- 03
- 04
Other topics
Carrers
We are building diverse teams with the most creative and innovative professionals for each position we open
