Fundamentos para Inteligencia Artificial · Semana 5
15 de febrero de 2026 ≈ · NRC-197 ·
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De qué iba
Este foro preguntaba cuál librería tiene más proyección en IA y cuáles pesan de verdad en ciencia de datos. Me fui por PyTorch, sobre todo por lo que arrastra hoy el NLP y Hugging Face, que es donde vive lo que hago. Pero insistí en algo menos vistoso: sin NumPy y Pandas no hay nada, porque en MARDUK el 80 % del tiempo no es entrenar modelos sino limpiar datos sucios que salen de sistemas judiciales antiguos. Dejé escritas dos réplicas, una a un compañero que comparó Matplotlib y Seaborn con el videoanálisis deportivo y otra a quien ordenó el ecosistema por capas, y resolví las cinco afirmaciones del punto extra.
Defendí PyTorch como la de mayor proyección por el ecosistema de Hugging Face, y NumPy y Pandas como la base del trabajo diario, citando a Cakmak y Cuhadaroglu (2018)
Respondí a dos compañeros: a uno le seguí la analogía deportiva sobre Matplotlib y Seaborn, y al otro le propuse añadir a su desglose por capas una de despliegue con FastAPI, Docker y Streamlit
Resolví las cinco afirmaciones del punto extra: el DataFrame bidimensional y heterogéneo, Seaborn sí grafica histogramas, la mediana no es el promedio, numpy.mean y la moda vía scipy.stats.mode
Guardé el volcado completo del foro del 15 de febrero para ubicar a quién valía la pena replicar
Qué pedían
El enunciado y la rúbrica, tal cual los publicaron.