IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Regularización como clave: Mitigando Overfitting en Modelos Lineales Introducción En la fabricación de modelos predictivos, el overfitting es un mal endémico que puede llevar a resultados poco útiles. Es particularmente problemático con los…
Riesgos típicos de overfitting en modelos lineales Introducción En el contexto de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, los modelos lineales son fundamentales para una amplia variedad de aplicaciones. Sin embargo, a pesar de su …
Uso de conocimiento de dominio para combatir underfitting Introducción El overfitting y el underfitting son dos problemas comunes que los ingenieros de IA y científicos de datos enfrentan a la hora de construir modelos predictivos. Mientras…
Variables no lineales: Mejorar los datos para combatir underfitting Introducción El overfitting y el underfitting son dos de los mayores desafíos que enfrentan los científicos de datos y los ingenieros de IA. Mientras que el overfitting ocu…
Mejor feature engineering Introducción En el mundo de la ciencia de datos y el machine learning, el feature engineering (ingeniería de características) es una de las tareas más cruciales. Es aquí donde transformamos los datos brutos en repr…
Nuevas relaciones: Una estrategia efectiva para combatir el underfitting Introducción El underfitting es un problema común en la modelación de machine learning, donde nuestro modelo no se ajusta adecuadamente a los datos de entrenamiento. E…
Más parámetros: Una herramienta efectiva para combatir underfitting Introducción En la carrera constante de construir modelos predictivos capaces y robustos, uno se encuentra con dos desafíos principales: overfitting (aprender demasiado) y …
Modelos más complejos: Combatiendo el underfitting Introducción En la carrera constante por construir modelos de machine learning que capturen la máxima cantidad de información relevante, uno se encuentra con un desafío particular: el under…