IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Evitar falsas conclusiones Introducción Cuando se trata de evaluar modelos de redes neuronales, es fácil caer en trampas que pueden llevarnos a conclusiones erróneas. Las métricas y técnicas correctas son fundamentales para asegurar la vali…
Curvas de aprendizaje Introducción La evaluación de redes neuronales es una parte crucial del proceso de entrenamiento. Las curvas de aprendizaje son un gráfico que visualiza la evolución de las métricas objetivo (como precisión o pérdida) …
Separación de datos Introducción La separación de datos es una práctica crítica en la evaluación y entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, especialmente en el contexto de las redes neuronales. Dicha práctica implica dividir los…