IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Qué se optimiza realmente Introducción El aprendizaje supervisado es una técnica fundamental en el machine learning que permite a los modelos aprender de conjuntos de datos etiquetados. Para lograr un rendimiento óptimo, estos modelos deben…
Pérdida en clasificación Introducción En el contexto del aprendizaje supervisado, la pérdida (o costo) es una métrica crucial que mide cuánto mal predice un modelo. Es fundamental para entrenar modelos de clasificación, ya que ayuda a guiar…
Pérdida en regresión Introducción En el contexto del aprendizaje supervisado, la pérdida (o función de pérdida) es un concepto crucial. Se utiliza para medir cuán lejos están las predicciones del modelo de los valores reales observados dura…