La XtrategIA

Aquí te enseñamos sobre Inteligencia Artificial desde cero, con rigor técnico pero explicado de manera accesible. En cada episodio breve (12-18 minutos) explicamos los conceptos, ejemplos prácticos.

La XtrategIA is a general podcast hosted by Unknown Host, with 0 episodes on record and a Required Pod Score of 80. PitchCentric scores this show on Booking Probability, Listen Score, and live audience signals refreshed every 24 hours.

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  Episode #2

  Episodio 02: Máquinas que aprenden, la historia de sorpresas y estacamientos

  Aug 10, 202617 minS1

  <p>Contamos, en lenguaje llano y sin tecnicismos, cómo nació la idea de que una máquina puede aprender a partir de ejemplos en vez de instrucciones escritas a mano, por qué el entusiasmo se derrumbó más de una vez, y qué hizo que finalmente empezara a funcionar: muchísimos más datos, computadoras mucho más rápidas y mejoras acumuladas sobre ideas viejas.</p><p>Y respondemos la pregunta que de verdad importa: ¿es otra ola que se va a frenar, o esta vez es distinto? Con los mejores argumentos de los dos lados y un cierre sobre...

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  Episode #1

  Episodio 01: La 'IA' no entiende nada de lo que te dice (y por eso funciona)

  Aug 10, 202618 minS1

  <p>Un modelo de lenguaje no consulta hechos ni verifica nada: predice cuál es el siguiente fragmento de texto más probable. De esa única idea se deducen todas sus rarezas — por qué inventa datos con seguridad absoluta, por qué redacta increíble y calcula pésimo, y por qué se equivoca justo donde nadie revisa.</p><p>Con ejemplos concretos de quien estudia, de una empresa y de la vida diaria, más cuatro defensas prácticas y el filtro para juzgar cualquier promesa de IA que escuches después.</p>

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  Episode #14

  Episodio 14: Cuando los datos tienen demasiadas columnas: PCA, t-SNE y UMAP explicados desde cero

  Aug 10, 202629 minS1

  <p>Qué pasa cuando un conjunto de datos tiene decenas o cientos de variables: colinealidad, ruido que lleva a sobreajuste, imposibilidad de visualizar y costos de cómputo que se disparan. Recorremos las tres técnicas de reducción de dimensionalidad más usadas (PCA con su varianza explicada y sus loadings, t-SNE con su perplexity, y UMAP con sus grafos de vecindad) con ejemplos concretos de vivienda, fuga de clientes y retail.</p><p>También vemos cómo estos mapas en 2D sirven para auditar visualmente si hay data drift entre las particiones de entrenamiento, validación y prueba...

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  Episode #13

  Episodio 13: Cómo mirar tus datos antes de confiar en un modelo: EDA

  Aug 10, 202626 minS1

  <p>Antes de que cualquier algoritmo de machine learning entre en escena, alguien tiene que mirar los datos con lupa. En este episodio recorremos el análisis exploratorio de datos: cómo se resume una distribución con números y gráficos, cómo detectar valores atípicos sin borrarlos a la ligera, y cómo saber si dos variables (numéricas o categóricas) están realmente relacionadas o si todo es puro ruido estadístico.</p><p><br></p><p>Incluye ejemplos con números concretos de un caso real de ventas por producto y tienda, y la diferencia...

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  Episode #12

  Episodio 12: Sobreajuste, fuga de datos y drift: cómo blindar un modelo de Machine Learning en producción

  Aug 4, 202617 minS1

  <p>¿Por qué un modelo que se ve perfecto en pruebas puede fallar estrepitosamente en el mundo real? En este episodio recorremos el subajuste y el sobreajuste, las técnicas de validación cruzada más rigurosas (incluyendo series de tiempo y datos agrupados por entidad), los fundamentos del preprocesamiento y la ingeniería de atributos, la temida fuga de información (Data Leakage), y cómo comparar modelos con baselines y vigilar su degradación en producción (drift).</p><p>Con ejemplos concretos de clínicas, ventas, precios de viviendas y riesgo crediticio, para entender no solo el "qué" sino e...

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Based on semantic analysis of episode topics and host coverage, this show is a strong guest fit for executives in:

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