IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Conclusiones críticas Introducción Después de aplicar AutoML a un conjunto de datos real, es crucial revisar y analizar detenidamente los resultados obtenidos. Este proceso nos permitirá identificar los puntos fuertes y debilidades del mode…
Identificación de riesgos: Un análisis crítico con AutoML Introducción La identificación y mitigación de riesgos es un paso crucial en cualquier proyecto de inteligencia artificial, especialmente cuando se emplea AutoML. AutoML automatiza m…
Evaluación externa: garantizando la calidad de modelos AutoML Introducción La evaluación externa es una etapa crucial en cualquier proyecto de inteligencia artificial (IA) que utiliza AutoML. Este proceso implica evaluar el rendimiento del …
Análisis del pipeline generado Introducción En la etapa de producción, es fundamental comprender y validar cada componente del modelo que se implementará. El análisis detallado del pipeline generado por AutoML es crucial para asegurar su re…
Uso de AutoML en un dataset real Introducción El uso de AutoML para analizar y predecir tendencias a partir de conjuntos de datos reales es una práctica cada vez más común en la industria. AutoML, o aprendizaje automático automatizado, es u…