IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Qué es underfitting Introducción El underfitting, también conocido como subajuste, ocurre cuando un modelo de machine learning no es capaz de capturar la relación entre las variables predictoras y las respuestas. Es uno de los problemas más…
Aprender el ruido Introducción En la ciencia de datos, aprender a distinguir entre patrones significativos y ruido es fundamental para construir modelos de machine learning confiables. El overfitting se refiere al fenómeno en que un modelo …
Aprender la señal: Distinguir entre overfitting y underfitting Introducción En el mundo del machine learning, aprender a distinguir entre overfitting (sobreajuste) y underfitting (subajuste) es fundamental para construir modelos predictivos…
Qué es generalizar Introducción Generalizar es una habilidad crucial para cualquier modelo de machine learning. Representa la capacidad de un modelo para predecir con precisión datos que no ha visto antes durante su entrenamiento. Sin esta …
Flujo completo de un proyecto de IA Introducción Desarrollar y entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) puede ser un proceso complicado que implica múltiples etapas, desde la recolección y preparación de datos hasta la implementació…
TensorFlow desde cero Introducción TensorFlow es uno de los frameworks más populares para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. Si eres un estudiante avanzado de IA, científico de datos o ingeniero en Deep Learning, tener una co…
PyTorch desde cero Introducción PyTorch es una de las bibliotecas más populares para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. Su diseño orientado a la flexibilidad y su alto nivel de control sobre la implementación lo convierten en…
Investigación en Deep Learning Introducción La investigación en Deep Learning es fundamental para mantenerse a la vanguardia en el campo de la inteligencia artificial y lograr avances significativos en modelos de aprendizaje profundo. Esta …