IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Formulación matricial de la regresión lineal Introducción La regresión lineal es una técnica fundamental en machine learning y deep learning, utilizada para predecir valores continuos. Cuando se aplican conceptos de álgebra lineal a la regr…
Soluciones aproximadas Introducción En la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los sistemas de ecuaciones lineales son fundamentales para la resolución de problemas complejos. Sin embargo, en muchos casos, no es posible obte…
Interpretación geométrica de sistemas de ecuaciones Introducción La interpretación geométrica de los sistemas lineales es una herramienta poderosa que ayuda a entender y resolver problemas matemáticos complejos en el contexto de la intelige…
Sistemas como modelos Introducción La álgebra lineal juega un papel crucial en la inteligencia artificial (IA), especialmente al modelar problemas complejos a través de sistemas de ecuaciones. Los sistemas de ecuaciones son una representaci…
Errores comunes de interpretación en transformaciones lineales Introducción La interpretación incorrecta de las transformaciones lineales puede llevar a malentendidos significativos en el desarrollo y análisis de modelos de inteligencia art…
Qué aprende una red: Visualización de transformaciones lineales en redes neuronales Introducción En el campo de la inteligencia artificial, especialmente en el deep learning, las redes neuronales son herramientas poderosas para aprender pat…
Intuición geométrica: Visualización de transformaciones lineales Introducción En la inteligencia artificial (IA), las transformaciones lineales son fundamentales para comprender cómo los algoritmos procesan y manipulan datos. Estas transfor…
Profundidad del modelo Introducción La profundidad del modelo es un concepto fundamental en la inteligencia artificial, especialmente en las redes neuronales. La profundidad se refiere a la cantidad de capas o niveles que tiene una red neur…