Dropout
Dropout: una técnica efectiva contra overfitting en redes neuronales Introducción En el entorno de la inteligencia artificial, las redes neuronales son fundamentales para resolver problemas complejos. Sin embargo, con mayor capacidad viene …
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IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
L1 y L2
L1 y L2: Regularización para evitar overfitting en redes neuronales Introducción En el mundo de las redes neuronales, el overfitting es uno de los mayores desafíos que enfrentan tanto principiantes como expertos. Es especialmente perjudicia…
Señales de sobreajuste
Señales de sobreajuste Introducción El sobreajuste, también conocido como overfitting, es uno de los problemas más comunes y perjudiciales que pueden surgir durante el entrenamiento de modelos de machine learning. Cuando un modelo se adapta…
Sensibilidad a los datos
Sensibilidad a los datos: Por qué importa y cómo manejarla Introducción Cuando trabajamos con modelos de inteligencia artificial, especialmente con redes neuronales, una preocupación constante es la sensibilidad a los datos. Esta sensibilid…
Memorización
Memorización: El riesgo oculto detrás de la alta capacidad Introducción La memorización es un fenómeno subyacente a los problemas de overfitting en redes neuronales. Este fenómeno surge cuando una red neuronal se ajusta demasiado a su conju…
Inicialización de pesos
Inicialización de pesos Introducción La inicialización de pesos es un paso crítico en la configuración de una red neuronal. Los pesos son los parámetros que aprende una red durante el entrenamiento y su correcta inicialización puede afectar…
Aprendizaje inestable
Aprendizaje inestable: comprendiendo y mitigando la volatilidad en la entrenabilidad de las redes neuronales Introducción El aprendizaje inestable es un desafío común que enfrentan muchos desarrolladores cuando trabajan con redes neuronales…
Gradientes que explotan o desaparecen
Gradientes que explotan o desaparecen Introducción En la implementación de redes neuronales, un problema comunes es el "gradiente explotación" (exploding gradients) y "gradiente desaparición" (vanishing gradients). Estos…