¿Por qué fallan la mayoría de sistemas de ML en la práctica?
Supuestos incorrectos, decisiones erróneas sobre datos y modelos rompen los sistemas de ML en la práctica. Estos recursos están diseñados para ayudarte a tomar mejores decisiones entre teoría y producción.
Cómo está estructurado este conocimiento
Tres formatos complementarios para diferentes etapas de
trabajo real de machine learning.
Conocimiento
Respuestas precisas a problemas precisos de ML
Explicaciones cortas y enfocadas para resolver problemas específicos cuando estás construyendo algo real.
Laboratorios
Aprende tomando decisiones, no leyendo
Experimentos interactivos, distribuciones y compromisos que revelan cómo se comportan realmente los sistemas de ML.
Playbooks
ML aplicado por industria y caso de uso
Marcos prácticos para diseñar sistemas de ML en contextos reales: salud, minería, IoT y más.
Profesionales que trabajan en sistemas reales confían en nosotros
Ellos confían en FuzzyFrog.AI para avanzar más rápido de la teoría a la práctica. Sigues tú.
María G.
Análisis de causas del estrés en estudiantes
"Mi dolor de cabeza era el análisis, pero con la ayuda de Alan pude termianr a tiempo. Al principo tenía dudas, pero qué bueno que me decidí."
Fernando L.
Predicción de fallas en puentes
"Me atoré con mi proyecto, pero las asesorías me ayudaron a entender que primero tenía que acotar el alcance. Despúes, Alan me ayudó con el desarrollo y la capacitación."
William P.
Predicció de fondos de inversión
"Las plantillas me ayudaron a empezar. NO resuelven todo, pero es un buen inicio, y por el precio valen la pena."
Carlos R.
Despliegue en AWS de un modelo de ML
"Necesitaba hacer un MVP. Alan me ayudó con el despliegue y la capacitación para que después yo mismo le diera mantenimiento."
¿Qué decisiones de ML sabotean tus
sistemas en la práctica?
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"Decisiones Comunes de ML Que Rompen Sistemas (Y Cómo Evitarlas)"