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Weights & Biases proporciona seguimiento y visualización de experimentos de ML, permitiendo registrar métricas, hiperparámetros, puntos de control del modelo y artefactos. Ofrece paneles colaborativos, búsqueda de hiperparámetros y un registro de modelos.

OpenAI CLIP es un modelo de pre-entrenamiento contrastivo de lenguaje e imagen. Permite la clasificación de imágenes zero-shot, la similitud imagen-texto, la búsqueda de conceptos y la recuperación intermodal, incrustando imágenes y texto en un espacio compartido.

EconML (Microsoft) es una biblioteca para la estimación de efectos de tratamiento heterogéneos, utilizando métodos como Double ML, Causal Forest, Deep IV y varios metalearners. Aplica el aprendizaje ortogonal para estimar efectos causales a partir de datos observacionales.