IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Modelos muy flexibles: Causa habitual de overfitting Introducción El overfitting, o sobreajuste, es uno de los desafíos más comunes que enfrentan los ingenieros de machine learning al entrenar modelos. Una de las causas más frecuentes del o…
Demasiados parámetros: Causa habitual de overfitting Introducción En el mundo del machine learning, la complejidad excesiva del modelo es una causa común de overfitting. Cuando un modelo tiene demasiados parámetros en comparación con los da…
Decisiones a partir de curvas Introducción Las curvas de aprendizaje son una herramienta fundamental para diagnosticar y entender cómo un modelo se comporta durante su entrenamiento. Permiten visualizar la relación entre el número de ejempl…
Curvas de Aprendizaje: Interpretación Introducción Las curvas de aprendizaje son herramientas esenciales para evaluar y diagnosticar modelos de machine learning. Permiten visualizar cómo los errores en entrenamiento y validación cambian a m…
Curvas de aprendizaje: Qué son y cómo interpretarlas Introducción Las curvas de aprendizaje son una herramienta poderosa para diagnosticar los problemas de overfitting y underfitting en modelos de machine learning. Al comprender y analizar …
Patrones típicos: Comparando errores en entrenamiento y prueba Introducción Cuando trabajamos con modelos de machine learning, es fundamental entender cómo están generalizando a través de la comparación entre los errores en datos de entrena…
Error en validación Introducción En el desarrollo de modelos de machine learning, la comparación entre los errores en entrenamiento y en validación es un paso crucial para identificar problemas como overfitting o underfitting. Es fundamenta…
Error en entrenamiento Introducción El error en entrenamiento es una medida crucial que nos ayuda a entender cómo bien un modelo está aprendiendo los datos de forma interna. Es fundamental para detectar si nuestro modelo está sobreajustando…