IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Favorecer soluciones simples: Regularización como restricción Introducción En la era de los modelos de aprendizaje profundo, es cada vez más común encontrar redes neuronales que superan en capacidad su entorno. Las arquitecturas modernas y …
Limitar la complejidad: Regularización como restricción Introducción La capacidad de una red neuronal para aprender a partir de los datos puede llevarla a memorizar esos mismos datos, lo que se conoce como sobreajuste. Un sobreajuste implic…
Riesgos en producción Introducción El sobreajuste es un problema inherente a las redes neuronales que puede llevar a modelos altamente especializados a punto de entrenamiento, lo cual les hace poco útiles en entornos reales. En este artícul…
Mejora aparente engañosa Introducción La mejora aparente engañosa es un fenómeno importante que se observa frecuentemente durante el entrenamiento de modelos de redes neuronales. A pesar de que los datos de entrenamiento continúan mejorando…
Divergencia train vs validation: Identificando señales de sobreajuste Introducción En el entorno de aprendizaje profundo, es crucial comprender y detectar las señales tempranas de sobreajuste en nuestras redes neuronales. Una de las señales…
Falta de datos efectivos Introducción La capacidad de una red neuronal para aprender y generalizar depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos que se utilizan para su entrenamiento. Sin embargo, a menudo encontramos situaci…
Memorización del entrenamiento Introducción En la arquitectura de redes neuronales, una de las preocupaciones más comunes es que estas aprendan demasiado sobre los datos de entrenamiento y no generalicen bien a datos nuevos. Esta situación …
Millones de parámetros Introducción La capacidad de representación de una red neuronal es uno de los factores más importantes que contribuye al sobreajuste. Este fenómeno se manifiesta cuando la red memoriza tanto los datos de entrenamiento…