IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
F1-score: Una métrica clave para la evaluación de modelos NLP Introducción En el mundo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), medir la calidad y precisión de los modelos es crucial. Entre las diversas métricas disponibles, el F1-scor…
Precision y recall: Claves para medir el rendimiento de modelos de NLP Introducción En el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la precisión y el recuerdo son métricas fundamentales para evaluar el rendimiento de los modelos. …
Accuracy Introducción La accuracy o precisión es una métrica fundamental en el análisis de rendimiento de modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y machine learning. Mide la proporción de predicciones correctas sobre el total de…
Detección de spam: Un paso fundamental en el NLP con Machine Learning Introducción La detección de spam es una tarea clásica y crucial dentro del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Es un problema que impacta directamente a millones d…
Clasificación temática: Aplicando NLP para categorizar texto Introducción La clasificación temática es una tarea fundamental en procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica categorizar un conjunto de documentos o textos según los te…
Análisis de sentimiento: Una introducción al procesamiento del lenguaje natural con Machine Learning Introducción El análisis de sentimiento es una tarea clásica dentro del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que se centra en determina…
Pipelines básicos en NLP: Texto como características Introducción La transformación de texto en características numéricas es una etapa crítica en el desarrollo de modelos de análisis de lenguaje natural (NLP). Este proceso convierte la info…
Clasificación de texto: Introducción al NLP con Machine Learning Introducción La clasificación de texto es una tarea fundamental en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) que implica categorizar un texto en uno o más grupos basados en …