IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Pesos pequeños: Consecuencias prácticas de la regularización L1 y L2 Introducción La regularización L1 y L2 son técnicas fundamentales para controlar el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo, pero es importante comprender las conse…
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…
Comparación de enfoques: Regularización explícita e implícita Introducción La regularización es una técnica crucial para mejorar la generalización de modelos de Deep Learning, especialmente ante el problema del sobreajuste (overfitting). Al…
Ruido controlado: Regularización explícita e implícita Introducción En el camino hacia la creación de modelos de Deep Learning que no solo se adapten a los datos de entrenamiento, sino que también generalicen eficientemente a nuevas muestra…
Penalizaciones matemáticas: Regularización explícita e implícita Introducción La regularización es una técnica clave para controlar el sobreajuste (overfitting) en modelos de aprendizaje profundo. En la unidad 2 del curso "Regularizaci…
Relación con bias–variance Introducción En la regularización de modelos de Deep Learning, comprender la relación entre bias (sesgo) y variance (varianza) es fundamental para prevenir el sobreajuste. El sesgo se refiere a la tendencia del mo…