IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Implementar forward pass Introducción La implementación de la función forward pass es fundamental para entender cómo funcionan las redes neuronales desde sus fundamentos más básicos. Es una etapa crucial donde los datos pasan a través de la…
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…
Interpretación del rendimiento Introducción La evaluación y la interpretación del rendimiento de las redes neuronales son fundamentales para asegurar que nuestro modelo esté funcionando correctamente y cumpliendo con sus objetivos. Las métr…
Clasificación: Métricas según el problema para redes neuronales Introducción En la evaluación de modelos de machine learning, la clasificación es una tarea fundamental donde las predicciones deben categorizar datos en diferentes clases. Las…
Regresión: Métricas para evaluar la precisión de modelos de redes neuronales Introducción La regresión es una técnica fundamental en el análisis predictivo y predicción continua. En este contexto, las redes neuronales son herramientas poder…
Early Stopping: Evitando el sobreajuste en redes neuronales Introducción El sobreajuste, o overfitting, es un problema común en la implementación de modelos predictivos. En este contexto, las redes neuronales son especialmente susceptibles …