IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Potencia y riesgos de los ensambles de árboles Introducción Los ensambles de árboles son una técnica potente y flexible para mejorar la precisión y robustez de modelos de clasificación. Este método consiste en combinar múltiples árboles de …
Gradient Boosting: Potencia y Riesgos Introducción Gradient Boosting es una técnica de aprendizaje supervisado que combina varios árboles de decisión para mejorar la precisión del modelo. Es particularmente útil en problemas complejos donde…
Random Forest: Explicación y Uso Práctico Introducción En el ámbito de la ciencia de datos, los modelos basados en árboles son una herramienta poderosa para resolver problemas de clasificación. Sin embargo, cuando se trata de mejorar la pre…