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Caso de estudio: De la Ausencia de Información a la Predicción del Tiempo de Servicio con un Modelo de Aprendizaje Automático: Transformando la Toma de Decisiones en la Empresa
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Caso de Estudio: De la Idea a la Realidad: Elevando el Soporte al Cliente a través de la Inteligencia Artificial Generativa: Cómo la IA Está Ayudando a las Empresas a Crear Experiencias de Soporte Personalizadas y Efectivas
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Caso de estudio: De la Paleta de Colores a la Experiencia de Compra Perfecta: Cómo los Algoritmos de Color Personalizados de Wayfair Mejoran la Búsqueda y la Selección de Productos para una Mayor Satisfacción del Cliente
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Caso de estudio: De la simplicidad a la riqueza: Cómo Ramp transformó la clasificación sectorial.
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Caso de Estudio: De Texto a SQL Práctico para Análisis de Datos: Una Solución Innovadora para Simplificar la Consulta de Datos y Aumentar la Eficiencia en la Toma de Decisiones Empresariales
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Caso de Estudio: Deja que la IA te Entretenga: Aumentando la Participación del Usuario con Inteligencia Artificial Generativa y Muestreo de Rechazo: Cómo las Empresas de Entretenimiento Están Utilizando la IA para Crear Experiencias
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Caso de estudio: Desafíos y Lecciones Prácticas en la Creación de un Modelo de Predicción de CTR de Anuncios basado en Aprendizaje Profundo: Un Enfoque Innovador para la Optimización de la Publicidad y la Experiencia del Cliente en la Industria Digital
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Caso de estudio: Desarrollando GitLab Duo
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Caso de estudio: Desarrollando Sistemas de Recomendación Avanzados con Elasticsearch: Cómo Implementar Técnicas de Recuperación Basadas en Incrustaciones para Mejorar la Experiencia del Usuario y Aumentar la Conversión
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Caso de Estudio: Desarrollando un Copiloto de IA Experimental para la Estrategia de Producto y la Ideación Generativa: Lecciones Aprendidas y Patrones para Construir Aplicaciones Efectivas con Modelos de Lenguaje Avanzados (LLM)
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Caso de Estudio: Desarrollando un Sistema de Recuperación Basado en Aprendizaje Profundo para Recomendaciones Personalizadas
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Caso de estudio: Desarrollo de la Funcionalidad «Primeros Problemas Recomendados»: Estrategias para Mejorar la Experiencia del Usuario y Fomentar la Participación en Proyectos
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