IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Epochs y Batches: Comprendiendo el Ciclo de Entrenamiento en TensorFlow Introducción El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial es un proceso crucial para que nuestras redes neuronales aprendan a realizar predicciones precisas. …
Métricas Introducción En el entrenamiento de modelos de Deep Learning, las métricas desempeñan un papel crucial para medir y evaluar la calidad del rendimiento del modelo. Estas métricas nos proporcionan una forma objetiva de entender cómo …
Optimizadores: Compilación del modelo en TensorFlow Introducción En la etapa de compilación del modelo, es crucial seleccionar un optimizador adecuado para asegurar que nuestro algoritmo de aprendizaje pueda converger eficientemente hacia u…
Función de pérdida Introducción En la compilación del modelo en TensorFlow, la función de pérdida es un elemento crucial que define cuán lejos está nuestro modelo de acertar. Es la métrica principal que queremos minimizar durante el entrena…
Arquitectura del modelo Introducción En la definición de modelos con Keras, uno de los aspectos más cruciales es su arquitectura. La arquitectura define cómo se conectan las capas y qué operaciones se realizan en cada una. Es el diseño que …
Funciones de activación: El corazón del entrenamiento neural Introducción Las funciones de activación son fundamentales en la construcción y entrenamiento de redes neuronales. Estas funciones transforman las entradas lineales en una salida …
Capas densas: la base de las redes neuronales Introducción Las capas densas, también conocidas como capas fully connected o dense layers, son fundamentales para la construcción de modelos de aprendizaje profundo. En Keras, una API popular y…
Modelos funcionales: una guía práctica para dominar Keras Introducción En la era de las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo, Keras se ha posicionado como uno de los frameworks más utilizados por sus características de sim…