IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Forward → loss → backward: El ciclo de entrenamiento básico en PyTorch Introducción En el mundo del aprendizaje profundo, la comprensión y control del proceso de entrenamiento es fundamental. Uno de los aspectos más cruciales y repetitivos …
Zero gradients: El paso inicial en el entrenamiento de modelos con PyTorch Introducción El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo implica la minimización de una función de pérdida mediante ajuste continuo de los pesos del modelo. …
Learning Rate: La clave para la Optimización de los Modelos con PyTorch Introducción En el contexto del entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, el learning rate (tasa de aprendizaje) es un parámetro fundamental que controla la vel…
Adam: Un Optimizador Potente y Versátil para tu Entrenamiento de Redes Neuronales Introducción En la era actual de aprendizaje profundo, los optimizadores desempeñan un papel crucial en el entrenamiento eficiente de modelos. Adam (Adaptive …
SGD: Un Optimizador Esencial para la Entrenamiento de Modelos Introducción En el viaje hacia dominar PyTorch y los modelos de aprendizaje profundo, uno de los conceptos fundamentales es la optimización. Este proceso consiste en ajustar los …
Elección correcta de funciones de pérdida en PyTorch Introducción La elección adecuada de la función de pérdida es un aspecto crucial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo con PyTorch. Las funciones de pérdida, también cono…
Clasificación en PyTorch: Funciones de Pérdida y Aplicaciones Introducción La clasificación es una tarea fundamental en la inteligencia artificial donde nuestro modelo debe asignar una etiqueta a una entrada. En PyTorch, implementamos las f…
Regresión Introducción La regresión es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y el análisis predictivo, donde se busca predecir un valor continuo. En el contexto de PyTorch, las funciones de pérdida para la regresión son clave…