IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Limitaciones de las métricas en evaluación de clustering Introducción La evaluación de los resultados obtenidos mediante técnicas de clustering es crucial para asegurar que nuestros modelos estén capturando la estructura correcta y relevant…
Distancia intra/inter cluster Introducción En el ámbito del aprendizaje no supervisado, los clusters son una forma de agrupar datos similares entre sí. Para evaluar la calidad de estos clusters, uno de los enfoques más comunes es analizar l…
Silhouette score: Una herramienta esencial para evaluar clustering Introducción El Silhouette score es una métrica fundamental que nos permite evaluar la calidad de un modelo de agrupamiento (clustering) en aprendizaje no supervisado. Este …