IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Ruido y variabilidad Introducción En los modelos de regresión, el ruido y la variabilidad son conceptos fundamentales que pueden afectar significativamente la precisión y confiabilidad de las predicciones. El ruido se refiere a la presencia…
Relación entre variables Introducción La relación entre las variables es fundamental en cualquier modelo de regresión. Este concepto no solo nos ayuda a entender cómo cambia una variable dependiente en respuesta a cambios en una o más varia…
Casos reales de regresión Introducción La regresión es una técnica fundamental en machine learning que permite predecir valores continuos basándose en variables explicativas. Es una herramienta vital para resolver problemas donde se necesit…
Diferencia entre regresión y clasificación Introducción En el ámbito de la ciencia de datos, la regresión y la clasificación son dos de las técnicas más fundamentales para la resolución de problemas predictivos. Ambas permiten predecir valo…
Regresión como estimación Introducción La regresión es una técnica fundamental en el aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir valores continuos. Es esencial entender la naturaleza de la regresión como un proceso de estimación, y…
Arquitectura Transformer explicada Introducción La arquitectura Transformer ha revolucionado el campo de los modelos de lenguaje, ofreciendo una eficiente forma para procesar y aprender de datos secuenciales. En este artículo, exploraremos …
NLP con Deep Learning Introducción El estudio y la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizando aprendizaje profundo (Deep Learning, o DL) se ha convertido en una disciplina fundamental para cualquier desarr…
Tokenización, embeddings y vectores Introducción En el mundo de la inteligencia artificial aplicada a la programación, la tokenización, los embeddings y los vectores son fundamentales para comprender cómo transformamos texto en datos proces…