IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Ejemplos prácticos de varianza en modelos de machine learning Introducción La varianza en modelos de machine learning se refiere a la capacidad del modelo para ajustarse a los ruidos y variaciones específicas del conjunto de datos de entren…
Sensibilidad a los datos: Varianza y su impacto en modelos de machine learning Introducción En la construcción de modelos de machine learning, una de las preocupaciones más frecuentes es cómo ajustarlos para evitar overfitting o underfittin…
Modelos demasiado complejos: Por qué importa y cómo evitarlo Introducción En el viaje de la ciencia de datos, nos encontramos constantemente con modelos que parecen perfectamente diseñados para nuestros datos de entrenamiento. Sin embargo, …
Ejemplos prácticos para comprender el sesgo (bias) en machine learning Introducción El sesgo (bias) es un concepto fundamental en la construcción de modelos de machine learning. Representa la tendencia sistemática que tiene un modelo a pred…
Señales de alto sesgo Introducción En el camino hacia construir modelos de machine learning fiables y precisos, uno de los desafíos más comunes que encontramos es el sesgo. El sesgo puede llevar a modelos que no son lo suficientemente preci…
Modelos demasiado simples Introducción En el viaje de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, es crucial comprender los desafíos que se presentan al entrenar modelos. Una de las condiciones más comunes que encontramos es cuando nue…
Por qué ambos son problemas graves Introducción En el campo de la ciencia de datos, y especialmente en el machine learning (ML), el overfitting y el underfitting son dos trampas que los modelos suelen caer. Estos fenómenos no solo compromet…
¿Qué es overfitting? Introducción En el mundo de la ciencia de datos, una de las mayores amenazas para la efectividad y aplicabilidad de un modelo de machine learning es el overfitting. Este fenómeno se produce cuando un modelo se ajusta de…