IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Falsa confianza: Errores frecuentes en la evaluación de modelos Introducción La falsa confianza es un error común que muchos desarrolladores y científicos de datos caen en cuando evalúan sus modelos. Este error puede llevar a decisiones inc…
Comparaciones injustas Introducción En el campo del machine learning, la evaluación de modelos es una parte crucial para asegurar que nuestras predicciones sean precisas y útiles. Sin embargo, a menudo caemos en errores comunes al comparar …
Ajustar al test Introducción La evaluación correcta de modelos es fundamental para garantizar que los resultados sean confiables y generalizables a nuevos datos. Sin embargo, uno de los errores más comunes en la práctica de machine learning…
No optimizar sobre test Introducción Una de las pruebas más comunes y perjudiciales que un modelo de machine learning puede pasar es la "optimización sobre test". Cuando se optimiza un modelo en función de los datos de prueba, el …
Validación cruzada Introducción La validación cruzada es una técnica esencial en la evaluación de modelos de machine learning. Es especialmente útil para evitar overfitting y underfitting, asegurando que nuestro modelo generalice bien a dat…
Separación correcta de datos Introducción La separación correcta de los datos es un paso fundamental en cualquier proceso de machine learning. Asegurar una distribución adecuada entre conjuntos de entrenamiento, validación y prueba es cruci…
Early Stopping: Una técnica eficaz para combatir overfitting Introducción El overfitting es uno de los problemas más comunes que se enfrentan cuando se entrena un modelo de machine learning, especialmente en contextos complejos como el deep…
Data augmentation: Mejora clave para prevenir overfitting en deep learning Introducción En el campo del aprendizaje profundo, la data augmentation es una técnica poderosa y efectiva que se utiliza para mejorar la generalización de los model…