IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Generalización: Regularización y ruido en deep learning Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente en aprendizaje profundo (deep learning), una red neuronal es solo un recurso útil si logra generalizar bien a dat…
Dropout: Intuición Probabilística Introducción En el campo de la inteligencia artificial, especialmente dentro del deep learning, las redes neuronales son modelos altamente complejos que pueden fácilmente sobreajustarse a los datos de entre…
Overfitting como problema estadístico Introducción El overfitting es uno de los mayores desafíos que enfrentan los ingenieros de inteligencia artificial cuando se trata de construir modelos capaces de generalizar bien a datos nuevos y desco…
Confianza del modelo Introducción En la era de los modelos de deep learning, comprender y medir la confianza del modelo es crucial. La confianza nos permite interpretar mejor las predicciones que un modelo hace, especialmente en aplicacione…
Distribuciones implícitas Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente en deep learning, las redes neuronales son una herramienta vital para abordar una amplia gama de tareas. Sin embargo, hay más a lo que se puede…
Salidas softmax: Interpretación probabilística de redes neuronales Introducción En el campo de la inteligencia artificial, las redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) son fundamentales para procesar datos…
Pensamiento crítico: Correlación no es causalidad Introducción En la inteligencia artificial (IA), es común encontrar relaciones entre variables a través de datos. Sin embargo, simplemente porque dos variables están correlacionadas no signi…
Riesgos en decisiones automáticas Introducción La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático han transformado cómo tomamos decisiones, pero también presentan riesgos significativos. Aunque los modelos de machine learning puede…