IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Conclusiones razonadas Introducción Después de haber entrenado varios modelos y analizado sus errores a lo largo de la unidad, es crucial reflexionar sobre los resultados obtenidos. El objetivo es no solo identificar problemas en nuestros m…
Corrección de problemas: Diagnóstico y Solución de Modelos Overfitting y Underfitting Introducción La corrección de problemas es una etapa crucial en el desarrollo y entrenamiento de modelos de machine learning. Este proceso implica identif…
Curvas de aprendizaje Introducción Las curvas de aprendizaje son una herramienta poderosa para diagnosticar y entender tanto overfitting como underfitting en modelos de machine learning. Estas gráficas comparan cómo un modelo se desempeña a…
Análisis de errores Introducción El análisis de errores es una parte crucial en la construcción y mejora de modelos de machine learning. Este proceso nos ayuda a comprender qué tan bien nuestro modelo se está comportando en relación con los…
Entrenar varios modelos Introducción Entrenar varios modelos es una práctica fundamental en la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Al entrenar diferentes modelos, podemos obtener múltiples perspectivas sobre cómo se comporta nues…