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Garbage in - Garbage out: cómo asegurar la calidad de tus datos para entrenar modelos de IA

Protagonista: Joaquín Robles
Año: 2024
País: Argentina
Género: Terror
Track: Data Science / Ai
Idioma: Español

Desde la explosión de ChatGPT cada vez más empresas quieren lanzarse a crear sus productos de IA pero muy pocas cumplen con las expectativas por un problema fundamental: los datos de entrenamiento no tienen la calidad suficiente. En esta sesión aprenderás cómo implementar una Cultura de Datos de Alta Calidad con ejemplos prácticos para empezar ya mismo a crear tus validaciones en pipelines y ETLs. Además hablaremos sobre cómo automatizar el re-entrenamiento de modelos de IA con datos de alta calidad.

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Garbage in - Garbage out: cómo asegurar la calidad de tus datos para entrenar modelos de IA

Sobre Joaquín Robles

Joaquín Robles

CEO @ Rudol

Soy CEO y Co-Founder de Rudol, Ing. en Sistemas de Información especializado en Arquitectura de Software y Calidad de Datos. Anteriormente Founder de una software factory y Profesor en la cátedra de Ing. de Software en la UTN de Córdoba. Obsesivo de la calidad tanto del producto como del proceso de desarrollo, con foco en lograr que cada miembro del equipo dé lo mejor de sí. Me encanta leer, hacer trail-running, las películas de Hayao Miyazaki y Yorgos Lanthimos, la astronomía y hacer listas.

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