IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Selección final y conclusiones Introducción Después de explorar, preparar los datos, entrenar múltiples modelos y realizar una evaluación comparativa, llegamos a la etapa más crucial: la selección final del modelo. Esta fase implica no solo…
Evaluación comparativa: Entrenando y evaluando varios modelos de regresión Introducción La evaluación comparativa de diferentes modelos de regresión es crucial para asegurar que tu modelo seleccionado no solo se ajusta bien a los datos de e…
Entrenamiento de varios modelos Introducción En el entorno real, no es raro que los datos estén contaminados por ruido o pertenezcan a diferentes distribuciones. Por lo tanto, antes de aplicar un modelo predictivo en una tarea específica, e…
Exploración y preparación de datos Introducción La exploración y la preparación de datos son fases cruciales en cualquier proyecto de machine learning. Estas etapas permiten entender los datos, limpiarlos y transformarlos a un formato adecu…
Definición del problema Introducción Definir correctamente un problema de regresión es una etapa crucial en cualquier proyecto de machine learning. Esta definición no solo establece los objetivos del modelo, sino que también guía todas las …