IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Representatividad: Por qué importa y cómo lograrla Introducción La representatividad es una de las preocupaciones centrales cuando se trabaja con datos en inteligencia artificial (IA). Un conjunto de datos no representativo puede llevar a m…
Sesgo de muestreo: Por qué importa y cómo evitarlo Introducción En el campo de la inteligencia artificial, la calidad de los datos es crucial para el éxito de cualquier modelo. Una muestra representativa de la población de interés puede pro…
Por qué no usamos todos los datos Introducción En la inteligencia artificial y el análisis de datos, uno de los aspectos más cruciales es la selección adecuada de datos para entrenar modelos. A menudo se pregunta por qué no podemos simpleme…
Detección de outliers Introducción La detección de outliers es un proceso fundamental en el análisis de datos, especialmente en contextos donde la calidad y consistencia del dato son vitales. Un outlier (o valor atípico) es cualquier dato q…
Curtosis: Medida de la forma asimétrica y aplatisamiento de una distribución Introducción La curtosis es una medida estadística que nos ayuda a entender la forma de una distribución, específicamente cuánto más "aplastada" o "…
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Qué indican realmente las medidas de dispersión Introducción En el campo de la inteligencia artificial, comprender y utilizar correctamente las medidas de dispersión es fundamental para obtener una comprensión profunda de nuestros datos. La…
Desviación estándar: La medida clave para entender la dispersión de los datos Introducción En el mundo del análisis de datos y la inteligencia artificial, comprender cómo los datos se distribuyen es fundamental. La desviación estándar (o de…