IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Entrenamiento: Una Guía Práctica para Redes Neuronales Introducción El entrenamiento es un componente crucial en la implementación y éxito de cualquier modelo de redes neuronales. A través de este proceso, ajustamos los parámetros internos …
Implementación de la red Introducción La implementación de una red neuronal desde cero no solo es un paso crucial para comprender profundamente cómo funcionan estas estructuras, sino que también fortalece tus habilidades en programación y r…
Definición del problema Introducción Definir correctamente un problema es fundamental antes de comenzar a construir una red neuronal. Este paso determina no solo la dirección que seguirá nuestro modelo, sino también los resultados finales. …
Por qué existen frameworks Introducción En el camino de aprender a implementar redes neuronales desde cero, es normal sentirse animado al pensar en dominar cada detalle. Sin embargo, con la llegada del tiempo, uno se plantea si realmente va…
Rendimiento: ¿Por qué las implementaciones manuales de redes neuronales pueden fallar Introducción Cuando se trata de implementar modelos de inteligencia artificial, especialmente redes neuronales desde cero sin utilizar frameworks preconst…
Escalabilidad: Por qué es importante y cómo superar sus limitaciones Introducción La escalabilidad es un concepto fundamental cuando se trata de implementar redes neuronales desde cero. Especialmente en aplicaciones que requieren una gran c…
Implementar backpropagation Introducción Implementar backpropagation es un paso crucial en la creación de redes neuronales desde cero. Backpropagation, o propagación hacia atrás, es el proceso que permite ajustar los pesos de una red neuron…
Implementar pérdida Introducción En la implementación de una red neuronal, la función de pérdida es un componente fundamental. Es la métrica que mide cuánto mal se está prestando la red a su tarea objetivo y es el objetivo del proceso de en…