IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Partes de objetos: Qué aprende cada capa en CNN Introducción Las redes convolucionales (CNN) son una herramienta poderosa para procesar imágenes, pero su verdadera magia radica en la capacidad que tienen para capturar características a dife…
Bordes y texturas: Cómo las capas de una CNN aprenden a detectar características en imágenes Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son fundamentales en la visión por computador debido a su capacidad para capturar características rel…
Batch Normalization: Una técnica efectiva para mejorar la convergencia y evitar overfitting Introducción En el campo de las redes convolucionales (CNN), Batch Normalization es una técnica que ha demostrado ser efectiva en mejorar la velocid…
Dropout en CNN Introducción En la visión por computador, las redes convolucionales (CNN) son esenciales para procesar imágenes y extraer características relevantes. Sin embargo, como cualquier modelo de aprendizaje profundo, las CNN pueden …
Data augmentation: Un método efectivo para prevenir overfitting Introducción La data augmentation es una técnica fundamental para mejorar la capacidad de aprendizaje y generalización de modelos de visión por computador, especialmente en esc…
Señales de sobreajuste Introducción En la implementación de redes convolucionales (CNN), un de las preocupaciones más importantes es evitar el sobreajuste, una condición donde la red se adapta tanto a los datos de entrenamiento que pierde s…
Alta capacidad: Mitigando Overfitting en visión por computadora Introducción En el campo de la inteligencia artificial y la visión por computadora, una red convolucional (CNN) con alta capacidad puede capturar detalles complejos en los dato…
Pocos datos: Nuestras primeras batallas contra overfitting Introducción En el universo de las redes convolucionales (CNN), las limitaciones que impone el conjunto de entrenamiento son un factor crucial a considerar. Cuando trabajamos con co…