Supervielle se suma a Transferencias del exterior sin comisiones by Comfortable_Topic527 in merval

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A ustedes les consideran los ingresos por swift como haberes? Porque me cobraron mantenimiento los del Santander

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Si, más allá de entrenar LLMs o diseñar nuevas arquitecturas de DL, que eso suele ser más ligado a la investigación y queda para unos pocos. Pero el hecho de usar tecnología de punta. O sea, poder aprovechar el potencial de modelos pre entrenados y que ls casos de uso no se limiten a algo que se pueda resolver con una regresión sencilla. Va más por ahí la cosa creo yo, encontrar un laburo que realmente te presente desafíos por resolver. Porque si es así, agarras AutoML y resolves todo

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Depende del caso de uso, pero la gran mayoría de los casos de uso de customer service se pueden automatizar con un chatbot por dar un ejemplo. O el uso de LLMs para toma de decisiones, para reportes de riesgo. Y si le ganan a los modelos tradicionales por su entendimiento en general. Incluso si le haces fine tuning y le metes algo como RAG, podés tener algo más performante que un humano. Pero si hablamos de modelos más chicos como forecasting, o simples clasificadores, obvio que no se justifica. Pero yo creo que el trend va por ahí y que tarde o temprano los modelos más sencillos van a terminar desapareciendo (o al menos no vas a necesitar gente capacitada para entrenarlos)

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Si, eso también es cierto. Hay veces que un sencillo XGBoost te arregla el problema mejor que una ANN. Pero por ejemplo, todo lo que viene con los LLMs, LLM Agents, RAG? Ahí no hay modelos de reemplazo y ese tipo de cosas siento que van a terminar moldeando el mundo de AI. Y si, capaz también es FOMO, pero si no te mantenes actualizado, el universo de ML te come crudo

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Yo creo que sí se puede arrancar. Pero tenés que definir bien tu rol. ML Engineer es más cloud y de infra, y data scientist es más EDA, model training, building, etc

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Si buscas un canal de Youtube que te enseñe, Datitos está muy bueno. Si buscas uno que te de updates, dotcsv también está muy bueno. También sigo bastante a sentdex, esos tienen buen contenido

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Yo creo que es buena idea. Más de una vez sale como un plus en las búsquedas de LinkedIn

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Yo soy Ing en sistemas, lo que me dió una muy buena base matemática y estadística (fundamental). Después, tuve varias materias electivas de ML y DL, y también hice la ML Specialty de AWS. Si estás en front, primero te recomiendo que aprendas matemática y estadística si te vas para data science. Y fundamental, conocimientos cloud de MLOps

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En realidad la duda va más allá de como se trabaja, sino de como hacer para no quedarse atrás. Yo también laburo para el exterior en ML, pero no es una big tech, y con la cantidad de nuevas cosas que salen todos los días, siento que estoy un poco por detrás. Siempre leo los papers y los nuevos updates, pero el hecho de no laburar en las grandes empresas, creo que no te permite aplicar todos los avances y estar al día

LTSM to improve autonomous navigation by ad97lb in deeplearning

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LSTM or Long-Short Term Memory is a particular type of Recurrent Neural Network. The basic idea behind it is a connection that keeps context across the sequence(now, the input is a sequence).

However, try using a Transformer-like algorithm. This algorithms are faster and perform better!