IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Decisión final: Comparando modelos para un proyecto de machine learning Introducción Cuando se trata de construir un modelo de machine learning, una de las etapas más cruciales es la comparación y selección entre diferentes modelos. Esta el…
Métricas comparables Introducción Cuando trabajamos con modelos de machine learning, una parte crucial es evaluar su rendimiento. Sin embargo, para que la evaluación sea útil y comparable entre diferentes modelos o configuraciones, es vital…
Comparación de modelos: Misma validación Introducción La comparación de modelos es una etapa crucial en el flujo de trabajo de machine learning. Permite evaluar la performance y elegir el modelo más adecuado para un problema específico. Sin…
Riesgos de sobreajuste Introducción El sobreajuste, también conocido como overfitting, es uno de los mayores desafíos que enfrentan los profesionales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Cuando un modelo se ajusta demasiado a…
RandomizedSearchCV: Mejorando los ajustes de hiperparámetros Introducción El ajuste de hiperparámetros es un paso crucial en el entrenamiento de modelos de machine learning. Los valores correctos de estos parámetros pueden mejorar significa…
GridSearchCV: Ajuste de hiperparámetros en Scikit-learn Introducción El ajuste de hiperparámetros es una etapa crucial en la construcción y optimización de modelos de machine learning. Los hiperparámetros son configuraciones que no se apren…
Pipelines completos: Construcción y Optimización Introducción En la construcción de modelos de machine learning, los pipelines son una herramienta fundamental que ayuda a organizar y automatizar el flujo de trabajo. Los pipelines en scikit-…
ColumnTransformer: Construcción de pipelines en Scikit-learn Introducción En la construcción de modelos de aprendizaje automático, el preprocesamiento de los datos es una etapa crucial. Las características pueden variar significativamente e…