IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Casos reales: Ajuste de umbrales para detección de objetos Introducción El ajuste adecuado de umbrales es una fase crítica en la postprocesada de detecciones de objetos, ya que puede significativamente afectar la precisión y recall del sist…
Recall vs Precisión Introducción En la detección de objetos, dos métricas fundamentales que se utilizan para evaluar el rendimiento de un modelo son recall y precisión. Estas métricas proporcionan una medida del rendimiento global del model…
Confianza mínima en detección de objetos Introducción En la detección de objetos, la confianza mínima es un parámetro crucial que ayuda a filtrar las predicciones del modelo. Este valor se utiliza para decidir qué predicciones son lo sufici…