IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Análisis de resultados Introducción El análisis de resultados es un paso crucial en cualquier proyecto basado en redes convolucionales (CNN). Este análisis no solo nos permite evaluar la precisión y eficacia del modelo, sino que también pro…
Entrenamiento y evaluación de una red convolucional (CNN) guiada Introducción En la etapa de entrenamiento y evaluación, es crucial asegurarnos de que nuestra red convolucional (CNN) esté funcionando correctamente y ajustándose a los datos.…
Construcción de la CNN Introducción La construcción de una red convolucional (CNN) desde cero no es solo un ejercicio académico; es una habilidad valiosa que te permitirá aplicar modelos avanzados en problemas reales de visión por computado…
Preparación del dataset para un proyecto de CNN Introducción La preparación de un dataset es una etapa crítica en cualquier proyecto de visión por computador que utilice redes convolucionales (CNN). Un dataset bien diseñado y correctamente …
Definición del problema visual: Un paso crucial para tus proyectos con CNN Introducción En la aplicación práctica de las redes convolucionales (CNN), definir correctamente el problema visual es un aspecto fundamental. Este paso puede marcar…