IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Sobreajuste: Un desafío crucial en el aprendizaje supervisado Introducción El sobreajuste, también conocido como _overfitting_, es un fenómeno común y peligroso que se presenta durante la fase de entrenamiento de modelos de machine learning…
Criterios de decisión en árboles de decisión Introducción En el aprendizaje supervisado, los árboles de decisión son una herramienta valiosa debido a su capacidad para modelar decisiones complejas. Sin embargo, la elección del criterio de d…
División del espacio: Clave para los Árboles de Decisión Introducción Los árboles de decisión son una técnica fundamental en el aprendizaje supervisado, especialmente útil para problemas de clasificación y regresión. La división del espacio…