IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Compresión y reconstrucción: La base de los autoencoders Introducción Los autoencoders son una clase especial de redes neuronales que se entrenan para reconstruir sus propias entradas. Este proceso dual, compresión y reconstrucción, es fund…
Encoder y decoder Introducción Los autoencoders son una forma innovadora de procesar datos complejos, como imágenes o textos. En particular, los encoders y decoders son dos componentes fundamentales en la arquitectura de un autoencoder que …
Intuición geométrica: Comprendiendo los datos continuos y latentes Introducción En el campo de la inteligencia artificial generativa, comprender los datos continuos y latentes es fundamental para diseñar modelos efectivos. Los modelos gener…
Variables latentes Introducción En el campo de los modelos generativos, una variable latente es un componente fundamental que juega un papel crucial en la capacidad del modelo para generar nuevas instancias a partir de datos existentes. Est…
Espacios de alta dimensión Introducción En el mundo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, los espacios de alta dimensión son un concepto fundamental. Cuando trabajamos con modelos generativos como Autoencoders (AE), Variati…
Casos de uso reales: Modelos generativos GANs y VAEs Introducción Los modelos generativos, especialmente Generative Adversarial Networks (GANs) y Variational Autoencoders (VAEs), han transformado la forma en que generamos datos. Estas técni…
Aprender la distribución de los datos Introducción En el camino hacia la creación y comprensión de modelos generativos, como VAEs (Autoencoders Variacionales) y GANs (Generative Adversarial Networks), es fundamental entender cómo estos mode…
Clasificar frente a generar Introducción En el campo de la inteligencia artificial, los modelos generativos son fundamentales para crear datos sintéticos que imitan datos reales. Sin embargo, antes de profundizar en cómo funcionan estos mod…