BBVA AI Factory | Artículos sobre Exploración con datos e Innovación - BBVA AI Factory
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Innovación

Title
Así incorporamos datos de navegación a nuestros modelos para mejorar su rendimiento
04/03/2025
Lo que hemos aprendido sobre inferencia causal en IA a través de dos hipótesis
11/02/2025
Cómo identificar hábitos financieros mediante el análisis de patrones
20/01/2025
Explorando la analítica de grafos con mercury-graph
17/12/2024
Valores de Shapley y Owen para explicar los resultados de un modelo analítico: un caso práctico
23/09/2024
En búsqueda de la solución definitiva: optimización matemática con Mosek
10/07/2024
¿Cómo enfocamos la anotación humana en tiempos de IA generativa?
21/05/2024
Grandes modelos de lenguaje más allá del diálogo
11/04/2024
¿Se puede medir la incertidumbre? Una aproximación a Conformal Prediction
20/03/2024
Los embeddings: una tecnología presente en nuestro día a día
06/03/2024
Desde el negocio hasta los datos: impulsando equipos de IA multidisciplinarios
30/01/2024
Mejor prevenir que curar: así aplicamos Machine Learning para mitigar la deuda (resumen ejecutivo)
25/01/2024
Mejor prevenir que curar: así aplicamos Machine Learning para mitigar la deuda
14/12/2023
Embeddings para datos de navegación: nuestro nuevo Proyecto X
27/10/2023
Explicabilidad algorítmica: ¿cómo la aplicamos en BBVA AI Factory?
21/09/2023
El enigma de la casa Lancaster: un ejercicio práctico con Mercury-Reels
07/09/2023
Estrategias para abordar problemas de clasificación: nuestro primer Quick Study
07/06/2023
Cuatro iniciativas que impulsan la innovación en AI Factory
08/11/2022
¿Cómo atraer y retener al talento en Data?
14/09/2022
Qué es el Programa X y por qué hemos recibido un premio por esta iniciativa
01/08/2022
Cómo etiquetar datos de forma más rápida utilizando Active Learning
15/03/2022
Equilibrando el peso de las variables en un árbol de decisión
10/11/2021
¿Cómo ayuda el Procesamiento de Lenguaje a los gestores de BBVA?
30/06/2021
¿Quién revisa mi modelo? Cómo aplicar revisión por pares a proyectos de Data Science
05/08/2020
Explicando a humanos la fiabilidad de los algoritmos
08/07/2019
Agregando política a la propagación de la mora en la economía
24/05/2019
Acelerar el flujo de trabajo en Ciencia de Datos
17/01/2019
Recomendaciones para un Científico de Datos que quiera iniciarse en Sistemas de Recomendación
06/11/2018
Clasificación de Texto Financiero: Métodos de Embedding de Palabras
10/10/2018
Cómo las iniciativas basadas en datos pueden salvar vidas infantiles
01/10/2018
Self-Service Performance Tuning for Hive (en inglés)
13/09/2018
Predicciones con Incertidumbre en Modelos de Aprendizaje Profundo
31/08/2018
¿Cómo será el Banco del Futuro?
10/08/2018
La Equidad en Machine Learning se Vuelve “Mainstream”
27/07/2018
Destilando Visiones Comunes: el Diseño de Ficciones, Medio de Diálogo entre Negocio, Ciencia de Datos y Diseño
29/06/2018
Una Historia de Fútbol Internacional: Cómo Analizar un Juego Colectivo; Individualmente
11/05/2018
Eurovisión 2018. Una Excusa más para Demostrar el Valor de los Datos
03/05/2018
Formación, Una Ventaja Esencial para Retener un Perfil de Científico de Datos
26/04/2018
Ningún Problema Demasiado Grande; Ninguna Solución Demasiado (Computacionalmente) Pequeña
17/04/2018
Añadiendo Equidad a Precios Dinámicos con Reinforcement Learning
13/03/2018
Cómo los Gatitos Ayudaron a BBVA a Detectar el Fraude con Tarjetas de Crédito
27/02/2018
Client2vec, una manera más eficiente de conocer las preferencias de un cliente
10/10/2017
No se Trata de Aprendizaje Profundo, sino de Aprender a Representar
25/09/2017
Una Nueva Interpretación Urbana a través del Análisis de la Actividad Comercial (Parte 2)
25/09/2017
Una Nueva Interpretación Urbana a través del Análisis de la Actividad Comercial (Parte 1)
28/12/2016
Pricing Strategy Optimization Considering Customer Sensitivity
20/12/2016
Measuring People’s Economic Resilience to Natural Disasters
08/12/2016
Experience Design in the Machine Learning Era
08/12/2016
No existe algo llamado “predicción segura”