IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Salida del modelo Introducción La salida del modelo es un paso crítico en la propagación hacia adelante de una red neuronal, ya que determina qué información se obtiene como resultado final. Esta fase es donde los valores calculados a travé…
Operaciones matriciales: La base de la propagación hacia adelante Introducción La propagación hacia adelante es un concepto crucial en el funcionamiento de las redes neuronales. En la Unidad 4 — Propagación hacia adelante (forward pass) del…
Flujo de datos: El corazón de la propagación hacia adelante Introducción En el mundo de las redes neuronales, el flujo de datos es como el corazón que impulsa el sangrado en un sistema circulatorio. Es fundamental para entender cómo una red…
Coste computacional de las redes multicapa (MLP): Por qué importa y cómo gestionarlo Introducción En la construcción de modelos de machine learning, la eficiencia computacional es un factor crítico. Las redes multicapa (MLP) son una parte f…
Profundidad vs anchura: Capacidad de representación en redes multicapa Introducción En el mundo de las redes neuronales, la capacidad de representación es una característica crucial que determina cuánto y cómo pueden aprender los modelos. E…
Aproximación de funciones: Capacidad de representación en redes multicapa Introducción La capacidad de aproximación a funciones es uno de los aspectos más importantes al diseñar y entrenar redes neuronales multicapa (MLP, por sus siglas en …
Capa de salida Introducción En la arquitectura de una red neuronal multicapa (MLP, por sus siglas en inglés), la capa de salida es un componente crucial que determina cómo se interpreta y se utiliza la información procesada a lo largo del c…
Capas ocultas Introducción En la arquitectura de las redes neuronales, la capa oculta es un componente crucial que permite a las redes aprender características complejas y abstractas de los datos de entrada. Las capas ocultas están diseñada…