La matriz de transición es una herramienta matemática fundamental en el estudio de procesos estocásticos, teoría de Markov y modelos de aprendizaje automático. Representa las probabilidades de transición entre distintos estados de un sistema dinámico, siendo particularmente relevante en el modelado del comportamiento

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta cotidiana e imprescindible. Desde asistentes conversacionales como ChatGPT o Gemini, hasta plataformas creativas como Canva o Adobe Express, la IA se ha integrado en múltiples aspectos de

Pocas herramientas han dejado una huella tan profunda como Skype. Lo que comenzó como una innovadora aplicación para realizar llamadas gratuitas por internet, pronto se convirtió en un estándar global en la comunicación digital. Sin embargo, la evolución del sector, la aparición de

Amazon ha dado un paso clave en la evolución de la inteligencia artificial conversacional con el lanzamiento de Nova Sonic, su nuevo modelo de voz. Esta tecnología promete revolucionar la forma en que las máquinas comprenden y generan lenguaje hablado, ofreciendo interacciones más

Que levante la mano quien no esté ya un poco hasta el gorro de oír hablar de Inteligencia Artificial a todas horas. Que si GPT-esto, que si Copilot-lo-otro, que si la IA nos va a quitar el trabajo, que si va a dominar

El desarrollo de aplicaciones móviles ha evolucionado a un ritmo vertiginoso en la última década. Las empresas y los desarrolladores ya no se enfrentan únicamente al reto de crear aplicaciones funcionales y atractivas, sino también a la necesidad de llegar a usuarios de

El auge del Big Data ha transformado la manera en la que las empresas y organizaciones analizan la información. Cada día se generan cantidades masivas de datos que, si se procesan y analizan correctamente, pueden convertirse en una fuente invaluable de conocimiento y

El Fine-tuning se ha convertido en una de las estrategias más efectivas en el aprendizaje profundo para optimizar modelos preentrenados y adaptarlos a tareas específicas. En lugar de entrenar redes neuronales desde cero, esta técnica aprovecha modelos ya entrenados en grandes conjuntos de