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Artificial Intelligence
Przemysław Janicki 0
Kwantowa sztuczna inteligencja

Obliczenia kwantowe (informatyka kwantowa) to jedno z najpopularniejszych haseł technologicznych ostatnich lat – wydaje się jednak, że nie bez powodu. Komputery kwantowe są w stanie zaoferować wykładniczy wzrost mocy obliczeniowej, co oznacza, że ​​potencjalnie będą w stanie rozwiązywać problemy nierozwiązywalne w skończonym czasie nawet dla najpotężniejszych klasycznych superkomputerów, a niektóre klasy

Artificial Intelligence | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
Datos sintéticos y el peligro en la degradación de los datos

En la era de la inteligencia artificial y el machine learning, el valor de los datos es incuestionable. Los modelos aprenden, predicen y toman decisiones a partir de los datos con los que son entrenados. Sin embargo, cuando los datos reales escasean o no pueden utilizarse por razones de privacidad,

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Francisco Vílchez 0
Escalar IA sin perder el control: ModelOps, trazabilidad y reentrenos en Viya

Con la irrupción de la IA, el volumen y la complejidad de modelos en producción se han disparado. En 2024, el 65% de las organizaciones declara usar gen-AI de forma regular y la adopción de IA en general subió hasta el 72%, extendiéndose a más funciones del negocio. Esto multiplica

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Daniel Moïse 0
La IA puede tomar decisiones rápidas, pero ¿se puede confiar en ella?

Cada día, la IA toma decisiones que determinan vidas, industrias y el futuro. ¿Pero podemos confiar en esas decisiones? Las organizaciones están haciendo grandes inversiones en IA, y eso está cambiando la forma en la que se toman las decisiones. Pero sin resultados claros y un valor demostrado, invertir en

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Felipe Esteban 0
Ganar con IA requiere gestionar mejor los datos: SAS Viya te ayuda

En la práctica diaria, la inteligencia artificial solo es tan buena como los datos que la alimentan. Más de una vez hemos comprobado que el dicho “si entra basura, sale basura” está más vigente que nunca, sobre todo ahora que los errores de los modelos y las predicciones sesgadas pueden

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Programming Tips
Javier López Gómez 0
La importancia de saber lo que programas

Hoy en dia, donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una aliada cotidiana para desarrolladores y programadores, resulta tentador delegar gran parte del trabajo técnico a estas herramientas. Plataformas como GitHub Copilot, ChatGPT, y asistentes de código automatizado prometen acelerar el desarrollo, generar soluciones en segundos y hasta

Analytics
Francisco Mateos 0
De SAS a Viya 4: 50 Años de Innovación en Analítica para la Era de la IA

SAS: Un pionero que sigue liderando Desde su inicio como proyecto académico en la North Carolina State University en 1976, SAS se ha consolidado como un líder global en analítica e inteligencia artificial. Durante casi cinco décadas, la compañía ha capacitado a las organizaciones para transformar datos en información estratégica,

Advanced Analytics | Analytics
Francisco Mateos 0
SAS Viya 4 y Ciberseguridad: Anticipar y Neutralizar Amenazas con Analítica Avanzada

La analítica como escudo frente a las ciberamenazas En el mundo digital hiperconectado de hoy, las ciberamenazas evolucionan a gran velocidad, y las defensas tradicionales como cortafuegos y antivirus basados en firmas ya no son suficientes. Los atacantes utilizan técnicas cada vez más sofisticadas, incluyendo ataques de día cero, amenazas

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

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