IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Coste de entrenamiento: GANs vs VAEs Introducción El coste de entrenamiento es un factor crucial a considerar cuando se trabaja con modelos generativos como Generative Adversarial Networks (GANs) y Variational Autoencoders (VAEs). Ambos tip…
Realismo visual: Cuándo usar GANs y VAEs Introducción El realismo visual es una característica crítica en la generación de imágenes mediante modelos de aprendizaje profundo. Cuando se trata de crear imágenes que sean indistinguibles del mun…
Generación controlada: cuándo usar VAEs vs GANs Introducción La generación controlada es una tarea fundamental en la aplicación de modelos generativos, ya que permite crear ejemplos con características específicas y predecir cómo el modelo …