IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Generalización Introducción La generalización es una de las áreas cruciales a tener en cuenta cuando se optimiza una red neuronal. Se refiere a la capacidad de un modelo de aprender los datos de forma efectiva y aplicar ese aprendizaje a nu…
Ruido en el gradiente: cómo afecta la convergencia y estabilidad de tus modelos Introducción El descenso por gradiente es un método fundamental para entrenar redes neuronales. Sin embargo, no todas las implementaciones son iguales. La varia…
Mini-batch gradient descent Introducción El descenso por gradiente es una técnica fundamental en la optimización de modelos de aprendizaje profundo. Dicho esto, la forma en que se aplica este algoritmo puede tener un impacto significativo e…
Stochastic Gradient Descent Introducción En el ámbito de la optimización de redes neuronales, el descenso por gradiente es una técnica fundamental para minimizar la función de pérdida. Entre las variantes fundamentales se encuentra el Stoch…
Batch gradient descent: Optimización de redes neuronales Introducción El batch gradient descent (BGD) es una variante fundamental del algoritmo de descenso por gradiente que tiene un impacto significativo en la optimización de modelos de ap…
Divergencia Introducción La divergencia es un fenómeno desagradable que puede ocurrir durante el entrenamiento de redes neuronales. A diferencia de la convergencia deseada, donde los errores disminuyen y las predicciones se vuelven más prec…
Oscilaciones en la entrenabilidad de redes neuronales Introducción Las oscilaciones son un fenómeno común y a menudo desafiante que pueden surgir durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Estas oscilaciones no solo pueden…
Por qué el entrenamiento se estanca Introducción El entrenamiento de redes neuronales es un proceso complejo que puede verse interrumpido por diversos factores, uno de los cuales es la estancación. La estancación en el entrenamiento ocurre …