IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Conclusiones razonadas Introducción Cuando se trata de implementar un modelo de machine learning (ML) clásico, la etapa final es crucial: las conclusiones razonadas. Este proceso implica analizar y interpretar los resultados obtenidos con e…
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Preparación de datos: El Pilar Fundamental para Un Buen Modelo de Machine Learning Clásico Introducción La preparación de datos es a menudo la fase más crucial y compleja en cualquier proyecto de machine learning clásico. A diferencia de ot…
Definición del problema Introducción En el mundo del machine learning clásico, la definición precisa y detallada de un problema es uno de los aspectos más cruciales para el éxito de cualquier proyecto. Un mal entendido o problemático enunci…