IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Palabras como tokens Introducción En el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la tokenización es una de las etapas fundamentales que transforma el texto en una representación más manejable para los modelos de aprendizaje automático. Las …
Vectores densos: Por qué el lenguaje debe convertirse en números Introducción En el camino hacia la transformación de texto en datos numéricos, los vectores densos son una herramienta poderosa y esencial. En esta unidad, exploraremos por qu…
Vectores dispersos Introducción En la evolución histórica de la transformación de lenguaje en números, los vectores dispersos (sparse vectors) representan un hito significativo. Estos vectores son una forma fundamental de representar datos …
Conteos y frecuencias Introducción En la evolución de los modelos de procesamiento del lenguaje (NLP), la técnica de conteos y frecuencias se encuentra entre las más fundamentales. Esta técnica ha sido crucial en la transformación de textos…
Consecuencias prácticas: Por qué el lenguaje debe convertirse en números Introducción En el camino hacia la inteligencia artificial, una de las barreras más importantes es cómo hacer que las máquinas entiendan y procesen el lenguaje humano.…
Representaciones numéricas: Por qué el lenguaje debe convertirse en números Introducción En el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP), la transformación de texto en datos numéricos es crucial para que las máquinas puedan entender…
Las máquinas no entienden palabras Introducción En el mundo de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), es crucial entender que las máquinas no interpretan directamente el texto como lo hacen los humano…
Flujo completo de un proyecto de IA Introducción En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para mejorar la eficiencia y precisión en diversos campos. Desde la automatización de…