BLOG / NOTAS DE INGENIERÍA
Ideas que merece la pena explorar.
Ciencia de datos e ingeniería de IA, sin perder de vista lo importante: entender qué estamos construyendo y para qué sirve.
Entender el modelo relacional: de las tablas a las reglas
Relaciones, tuplas, atributos, dominios, esquema, grado y claves: una explicación desde cero con una pequeña tienda como ejemplo.
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Cadenas de Markov: dónde acaba una flota
Tres estaciones, cien bicicletas y una pregunta sobre el próximo movimiento. Construimos una cadena de Markov desde una situación concreta.
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PCA y SVD: cambiar la perspectiva
PCA explicado desde la geometría: girar los ejes, proyectar y decidir qué diferencias estamos dispuestos a perder.
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Acertar no es lo mismo que comprender
Un caballo, un benchmark y seis preguntas incómodas sobre qué podemos afirmar cuando un modelo de IA responde bien.
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Normalizar o estandarizar: depende de qué estés midiendo
Ampliando una publicación mía sobre escalado: distancias, rangos, outliers y una decisión que merece algo más que una regla rápida.
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Una IA puede acertar y aun así hacer daño
Una guía para entender la ética de la IA y cómo se articula con el AI Act, el RGPD y los estándares de gobernanza. De los principios a las decisiones de un proyecto.
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