IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Estabilidad numérica Introducción La estabilidad numérica es un concepto fundamental en la aplicación de álgebra lineal a inteligencia artificial (IA). Especialmente importante en el entrenamiento y evaluación de modelos, la estabilidad num…
Errores de redondeo: Nuestro Enemigo Invisible en la IA Introducción En el mundillo de la inteligencia artificial, los errores son inherentes a cualquier proceso. Uno de los más insidiosos y frecuentes es el error de redondeo, que puede cau…
Casos reales: Distancias y fronteras en el espacio de datos Introducción En la aplicación práctica del álgebra lineal a inteligencia artificial, las distancias y las fronteras son conceptos fundamentales que influyen directamente en el rend…
Separabilidad lineal Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente en aprendizaje automático y deep learning, la separabilidad lineal es un concepto fundamental. Se refiere a la capacidad de separar datos de diferen…
Fronteras de decisión Introducción Las fronders de decisión son fundamentales en la inteligencia artificial, especialmente en los modelos de aprendizaje automático y deep learning. Estas fronteras definen las decisiones que un modelo toma a…
Regularización: Mejorando la precisión de los modelos mediante la regulación de las normas y métricas Introducción La regularización es una técnica crucial para mejorar la capacidad predictiva de los modelos de machine learning (ML) y deep …
Interpretación práctica de normas y métricas Introducción La álgebra lineal es un pilar fundamental para entender la inteligencia artificial (IA), especialmente en el contexto del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendiza…
Norma L1 y L2 Introducción En la aplicación de álgebra lineal a inteligencia artificial (IA), las normas son fundamentales para medir distancias, interpretar similitud entre datos y optimizar modelos. Las normas L1 y L2 son dos de las más u…