IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Ajuste adecuado: Balanceando Bias y Variance Introducción El ajuste adecuado es una de las etapas cruciales en la construcción de modelos de aprendizaje supervisado. En este proceso, buscamos equilibrar dos conceptos fundamentales: bias (se…
Señales en resultados: Comprender bias vs variance Introducción Cuando trabajamos con modelos de aprendizaje supervisado, es crucial comprender la relación entre bias (sesgo) y variance (vibración). Este concepto fundamental nos permite dia…
Compromiso fundamental: Bias vs variance Introducción En el campo del aprendizaje supervisado, el compromiso fundamental entre bias y variance es una de las cuestiones más cruciales para lograr modelos eficaces. El bias (sesgo) se refiere a…