IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Efecto sobre el modelo: L1 y L2 Regularización Introducción La regularización es una técnica crítica para mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje profundo, especialmente cuando se enfrentan a problemas de sobreajuste (overfi…
Qué penaliza L1 Introducción En la búsqueda de mejorar la generalización y prevenir el sobreajuste en modelos de Deep Learning, la regularización se convierte en una herramienta esencial. Entre las diferentes formas de regularización, la re…
Qué penaliza L2 Introducción En el campo del aprendizaje profundo, la regularización es una técnica crucial para controlar el sobreajuste y mejorar la generalización de los modelos. Entre las diversas formas de regularización, la penalizaci…