IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Multiplicaciones encadenadas: Álgebra lineal en la capa forward de redes neuronales Introducción En el contexto de las redes neuronales, una multiplicación encadenada es un proceso fundamental que ocurre durante la fase forward pass. Esta o…
Cuándo no usar los autovalores y autovectores en IA Introducción En la intersección entre álgebra lineal y inteligencia artificial, las transformaciones lineales son fundamentales. Sin embargo, no todo es a favor de las transformaciones lin…
Coste computacional: Limitaciones prácticas de autovalores y autovectores Introducción La exploración de autovalores y autovectores es una técnica poderosa que permite comprender mejor los procesos internos de modelos de aprendizaje automát…
Interpretación incorrecta Introducción Los autovalores y autovectores son fundamentales para comprender la naturaleza de las transformaciones lineales. Sin embargo, es común que se interpreten erróneamente en contextos prácticos de intelige…
Eliminación de ruido a través del álgebra lineal Introducción En la inteligencia artificial (IA), especialmente en el aprendizaje profundo (DL) y el análisis de datos, la eliminación de ruido es un paso crucial. Los datos reales suelen esta…
Compresión de información Introducción En la era digital, donde los datos son la nueva moneda de cambio, comprender cómo se puede extraer y representar información de manera eficiente es esencial. La compresión de información a través del á…
PCA explicado sin fórmulas Introducción La Proyección de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) es una técnica fundamental para la reducción de dimensionalidad y análisis de datos. Es particularmente útil en inteligencia ar…
Intuición geométrica: Autovalores y autovectores Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, las transformaciones lineales son fundamentales para comprender cómo los datos se manipulan en algoritmos como la regresión lineal, la…