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Azure AI Search es un servicio de búsqueda de información que utiliza IA para mejorar la relevancia y precisión de los resultados. Azure AI Search permite indexar información utilizando vectores, lo que significa que puede buscar no solo por palabras clave, sino también por conceptos y relaciones entre términos. Esto es especialmente útil para aplicaciones de Retrival-Augmented Generation (RAG).
MCP es un estándar abierto que funciona como un integrador entre un modelo de IA y un contexto de datos. Funciona como un adaptador de USB-C que permite conectar multiples dispositivos a un solo puerto. En este caso, el puerto es el modelo de IA y los dispositivos son los diferentes contextos de datos.
Este proyecto es una aplicación de ejemplo que usa OpenAI y Azure Speech para crear un "asistente médico" inteligente. Puede responder preguntas sobre el historial médico de un paciente en lenguaje natural, muy parecido a ChatGPT pero con su propia base de conocimiento.
Este ejemplo es una aplicación Web con Blazor que consume un modelo de clasificación de imágenes utilizando ONNX Runtime y C#
Este proyecto es un ejemplo de cómo implementar Azure Functions y la extensión SQL binding extension usando Python y Azure SQL Database. Los tipos de enlaces (bindings) en este ejemplo son: Input Binding: toma un query SQL y un parámetro para ejecutar la consulta y devuelve el resultado en la función. Output Binding: toma una lista de filas y las inserta en una tabla (este ejemplo se probó con Azure SQL Database)
DALL-E 2 es un modelo de Inteligencia Artificial que puede construir imágenes a partir de texto en lenguaje natural. Desde que tengo acceso a la versión de prueba de OpenAI he realizado varias comparaciones entre imágenes de portadas de noticias e imágenes generadas con DALL-E 2. El resultado en general me decepcionó un poco pero me quedo sorprendido del potencial que tiene y estoy seguro que mejorará rápidamente.
He estado probando GitHub Copilot por más de 6 meses y me ha parecido una herramienta excelente para aumentar mi productividad al momento de desarrollar aplicaciones, especialmente si estás trabajando con un nuevo lenguaje, te ahorra mucho tiempo de búsquedas en Google por sintaxis o sentencias.
Este ejemplo muestra como usar el servicio cognitivo de Azure Speech para traducir voz a texto dentro de una aplicación web capturando el audio del micrófono y luego analizaremos el texto convertido con el servicio de Text Analytics para analizar el sentimiento del texto.
Cuando iniciamos un proyecto de Machine Learning solemos cometer el error de creer que solo un científico de datos puede llevarlo a cabo y que debemos invertir grandes cantidades de dinero en un perfil sin ni siquiera entender cuál debe ser su rol y alcance dentro del proyecto. La realidad es que en un proyecto de Machine Learning debemos contar siempre con el perfil de un ingeniero de datos, en ocaciones necesitaremos los dos perfiles pero en muchas ocaciones también podemos ejecutar un proyecto solo con un ingeniero de datos, esto dependerá del tipo de proyecto, el diseño y las herramientas de desarrollo.
Las series de tiempo (time series) son muy útiles para predecir valores numéricos para uno o varios período de tiempo. En este ejemplo veremos cómo predecir el valor de una acción usando series de tiempo y ML.NET.
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