Artículos recomendados para cientifícos de datos: Agile, BloombergGPT, RDD, TensorFlow con MATLAB, equidad en el aprendizaje automático

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El día de hoy, te voy a compartir una serie de artículos relacionados con la ciencia de datos, para que los revises con calma este fin de semana.

Mi primera recomendación, es para aquellos que no están familiarizados con las metodologías ágiles: What is agile? (McKinsey).

Hace un par de semana les compartía algunas de las aplicaciones de ChatGPT en economía y finanzas, para los interesados en la aplicación de los LLM (Gran Modelo Lingüístico) para las finanzas, Bloomberg ha sacado su propio BloombergGPT. Aquí un artículo de Bloomberg donde explican de qué se trata su propio modelo y acá el paper.

Para los más avanzados, aquí les dejo un post con recomendaciones para graficar un Diseño de Regresión Discontinua (RDD): How should you draw an RDD graph? (Development Impact).

Siguiendo la línea del análisis visual, ahora les dejo un recurso para los que trabajen con Tableau: Unlock the Power of Personalized Analytics with User Attribute Functions (UAF).

MATLAB, es un software muy popular en el mundo de las finanzas, con el avance de la ciencia de datos, no se han querido quedar atrás y compiten por continuar siendo un referente en el uso del aprendizaje automático. En esta entrada del blog de TensorFlow, nos explican cómo utilizar TensorFlow con MATLAB para aplicaciones de aprendizaje profundo. Más concretamente, nos muestra cómo convertir modelos TensorFlow preentrenados en modelos MATLAB, convertir modelos de MATLAB a TensorFlow y utilizar MATLAB y TensorFlow juntos.

Finalmente, un artículo sobre el preprocesamiento de algoritmos para "asegurarnos" de la equidad en el aprendizaje automático de nuestro modelo.

Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en Twitter y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.

¡Hasta la próxima!

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