Pequeñas lecturas imaginarias entre datos, ML y pipelines
Explorando mundos infinitos entre algoritmos y literatura.
La evolución de modelos y datasets que parecen nunca acabar.
Cuando el modelo ya sabe el final antes de empezar.
Dividiendo datos para que los clusters no mueran en el intento.
El insomnio y los dashboards que nunca cierran.
Sobre canalizaciones de datos que nunca fallan.
Donde se esconden los errores de ETL y los nulls.
Cuando tus jobs de orquestación no hacen buen match.
La guía soñada para CI/CD en MLOps.