IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Entrenamiento y evaluación Introducción En la construcción de modelos de Deep Learning, el entrenamiento y la evaluación son etapas cruciales que permiten asegurar que nuestro modelo esté funcionando correctamente. Durante el entrenamiento,…
Construcción del modelo Introducción La construcción del modelo es un paso fundamental en cualquier proyecto de aprendizaje automático. Es aquí donde transformamos nuestras ideas y suposiciones sobre cómo los datos podrían ser procesados pa…
Preparación de datos para un proyecto con PyTorch Introducción La preparación de datos es una etapa crítica en cualquier proyecto de aprendizaje automático (ML) y, en particular, en proyectos basados en PyTorch. Esta etapa determina la cali…
Definición del problema Introducción La definición del problema es la etapa inicial y fundamental en cualquier proyecto de inteligencia artificial, ya que determina no solo qué se va a construir, sino también cómo abordarlo. En el contexto …
Riesgos al utilizar Transfer Learning Introducción El transfer learning es una técnica poderosa para mejorar la eficacia y reducir el tiempo de entrenamiento en modelos de Deep Learning. Sin embargo, con todo su potencial, también viene aso…
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Reproducibilidad: Guardando y Cargando Modelos con PyTorch Introducción La reproducibilidad es una característica crucial en cualquier proyecto de inteligencia artificial. Esto se refiere a la capacidad de reproducir los resultados obtenido…