IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Escalado por la transformación Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, comprender cómo las transformaciones lineales afectan a los datos es crucial. Los autovalores y autovectores son fundamentales para entender estos efect…
Direcciones invariantes: Qué representan realmente Introducción Cuando hablamos de autovalores y autovectores, los autovalores son a menudo vistas como simplemente escalares que proporcionan información sobre la escala o "factor" …
Preparación para PCA: Subespacios y su importancia en la reducción de dimensionalidad Introducción La preparación para Principal Component Analysis (PCA) es crucial en la implementación efectiva de esta técnica. PCA se utiliza para reducir …
Reducción de dimensión: Espacios vectoriales en alta dimensión Introducción En la era de los datos, estamos rodeados por conjuntos de datos con una gran cantidad de características. Estos datos a menudo tienen muchas dimensiones, lo que pue…
Información relevante: Espacios vectoriales en alta dimensión Introducción En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la capacidad de trabajar con datos en espacios de alta dimensionalidad es fundamental. Los esp…
Intuición para embeddings Introducción En la inteligencia artificial, los embeddings son una representación numérica de elementos (como palabras, imágenes o otros datos) que capturan sus propiedades y relaciones. Estos embeddings a menudo s…
Representaciones equivalentes Introducción En la aplicación de álgebra lineal a inteligencia artificial, comprender cómo representar datos en diferentes espacios vectoriales es crucial. Las bases y los cambios de base permiten transformar d…
Qué es una base Introducción En la álgebra lineal, las bases son fundamentales para representar y entender espacios vectoriales de alta dimensión. Un espacio vectorial puede ser visto como un conjunto de vectores que satisfacen ciertas prop…