IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Curvas de entrenamiento: La clave para un modelo efectivo Introducción Las curvas de entrenamiento son esenciales para entender cómo un modelo de aprendizaje profundo, como una red convolucional (CNN), está evolucionando durante el proceso …
Optimizadores: La Clave para el Éxito en la Entrenamiento de CNN Introducción El entrenamiento de una red convolucional (CNN) es un proceso complejo que implica ajustar los pesos de las neuronas a fin de minimizar la función de pérdida. Los…
Función de pérdida: Clave para un buen entrenamiento de modelos CNN Introducción La función de pérdida es una herramienta esencial en la optimización del entrenamiento de modelos basados en redes convolucionales (CNN). Es la métrica que mid…
Batch de imágenes: Preparación para entrenar CNN Introducción La preparación adecuada de los datos es un paso crucial en el entrenamiento de modelos de redes convolucionales (CNN). El "batch" de imágenes representa la cantidad de …
Tamaños consistentes: El Pilar de la Preparación de Datos Visuales Introducción En el campo de la visión por computador, la preparación de datos es una etapa crítica que puede marcar la diferencia entre un modelo exitoso y uno fallido. Uno …
Normalización de imágenes Introducción La normalización de imágenes es una etapa crucial en la preparación de datos para modelos de visión por computador, especialmente cuando se trabaja con redes convolucionales (CNN). Esta técnica ayuda a…
Clasificación vs Regresión Introducción En el campo de la visión por computador, las redes convolucionales (CNN) se han convertido en herramientas fundamentales para extraer características y hacer predicciones a partir de imágenes. Sin emb…
Capas densas finales: De mapas a decisiones Introducción Las capas densas, también conocidas como capas fully connected (FC) o layer dense, son fundamentales para la toma de decisiones en modelos de redes convolucionales (CNN). Estas capas …