IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Análisis de errores Introducción El análisis de errores es una parte crucial en la construcción y mejora de modelos de machine learning. Este proceso nos ayuda a comprender qué tan bien nuestro modelo se está comportando en relación con los…
Entrenar varios modelos Introducción Entrenar varios modelos es una práctica fundamental en la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Al entrenar diferentes modelos, podemos obtener múltiples perspectivas sobre cómo se comporta nues…
Responsabilidad profesional Introducción En la ciencia de datos, la responsabilidad profesional no se limita a escribir código eficiente y preciso. También implica comunicar claramente los resultados del análisis y las decisiones tomadas. U…
Mostrar límites Introducción El overfitting y el underfitting son dos problemas fundamentales que los científicos de datos y desarrolladores experimentan con frecuencia al construir modelos de machine learning. Estos problemas pueden llevar…
Explicar a perfiles no técnicos: Overfitting y underfitting Introducción Cuando desarrollamos modelos de machine learning, es fundamental que estos sean precisos y generalizables. Sin embargo, a veces podemos caer en el overfitting (aprende…
Robustez: Cuándo aceptar un modelo Introducción La robustez es una característica crucial de cualquier modelo de machine learning. Una vez que hemos identificado y corregido overfitting y underfitting, llegamos a la etapa final de evaluació…
Estabilidad: Cuándo aceptar un modelo Introducción En el camino de la construcción y refinamiento de modelos de machine learning, una pregunta fundamental es cuándo podemos decir que nuestro modelo está listo para implementarse. La estabili…
Error aceptable Introducción En la construcción de modelos de machine learning, uno de los objetivos principales es minimizar tanto el error de entrenamiento como el error de validación. Sin embargo, un modelo con un error demasiado bajo pu…