IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Conclusiones técnicas Introducción El entrenamiento de modelos de redes neuronales implica muchos ajustes y optimizaciones. Una vez que se ha llegado a un modelo funcional, es crucial revisar y comprender las decisiones tomadas durante el p…
Comparación de resultados: Un guía práctico para optimización Introducción La comparación de resultados es una etapa crucial en la optimización de modelos de aprendizaje profundo. Esta etapa nos permite evaluar y contrastar las soluciones q…
Aplicación de mejoras Introducción La optimización de redes neuronales es un proceso crítico que puede marcar la diferencia entre modelos que funcionan bien y aquellos que no. En este mini-proyecto guiado, aplicaremos varias técnicas para m…
Diagnóstico de problemas: Un camino hacia una red neuronal optimizada Introducción El entrenamiento eficiente y estable de modelos de aprendizaje profundo puede ser un desafío. A menudo, los desarrolladores experimentan con parámetros y téc…
Modelo base no optimizado Introducción El objetivo de este proyecto guiado es analizar y mejorar un modelo de red neuronal que ha sido implementado pero aún no está optimizado. Este análisis nos permitirá identificar los problemas más comun…