IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Distribución normal Introducción La distribución normal, también conocida como curva de campana o distribución gaussiana, es una de las distribuciones más importantes y utilizadas en estadística e inteligencia artificial (IA). Es especialme…
Distribución uniforme Introducción La distribución uniforme es una de las distribuciones más simples y, a la vez, fundamental en estadística e inteligencia artificial. Es particularmente útil para entender la naturaleza de los datos y model…
Ejemplos en datos reales: Variables aleatorias Introducción En la inteligencia artificial (IA), las variables aleatorias son fundamentales para modelar incertidumbres y hacer predicciones. Una variable aleatoria es un mapeo que asigna a cad…
Qué representa una variable aleatoria Introducción En la inteligencia artificial, especialmente en el machine learning y deep learning, las variables aleatorias son fundamentales. Representan cantidades desconocidas que pueden tomar diferen…
Variables aleatorias: Discretas y continuas Introducción En el contexto de la inteligencia artificial (IA), comprender las variables aleatorias es fundamental para modelar y analizar datos. Las variables aleatorias son una herramienta clave…
Casos reales en clasificación Introducción La probabilidad y la estadística son fundamentales para comprender e interpretar los modelos de clasificación en inteligencia artificial (IA). El Teorema de Bayes, en particular, ofrece una forma p…
Priors y Evidencia Introducción En la intersección de probabilidad y teoría de decisión, el Teorema de Bayes es una herramienta poderosa que permite actualizar nuestras creencias en función de nuevos datos. Este teorema es fundamental para …
Actualización de creencias: Teorema de Bayes y su intuición Introducción El teorema de Bayes es una herramienta poderosa que permite actualizar nuestras creencias basadas en la evidencia. Es fundamental para comprender cómo funcionan los mo…