IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Preparar datos para ML Introducción En la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los datos son la base de todo. La calidad, consistencia y relevancia de los datos pueden determinar el éxito o fracaso de un proyecto de machine …
Codificación básica para preprocesamiento de datos en Python puro Introducción En la preparación de los datos para machine learning (ML), una etapa crucial es el preprocesamiento. Este proceso implica transformar y limpiar los datos brutos …
Escalado manual Introducción En la preparación de datos para machine learning (ML), uno de los pasos más importantes es escalado. Este proceso implica transformar las características numéricas a una escala uniforme, lo que puede mejorar sig…
Sesgos en datos Introducción En el camino hacia la inteligencia artificial, los datos son la moneda de cambio. Son la base sobre la cual se construyen modelos y sistemas de aprendizaje automático. Sin embargo, los datos no siempre reflejan …
Datos de entrenamiento y prueba Introducción En el camino hacia la construcción efectiva de modelos de aprendizaje automático, uno de los conceptos más fundamentales es entender cómo separar nuestros datos en conjuntos de entrenamiento y pr…
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Errores silenciosos Introducción Los errores silenciosos, también conocidos como fallos sin notificación o excepciones no capturadas, son un problema común y desafiante en la programación, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmen…
Datos de prueba Introducción En proyectos de inteligencia artificial, la calidad y relevancia de los datos son fundamentales para que los modelos funcionen correctamente. Los datos de prueba son esenciales porque permiten evaluar la efectiv…