IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Optimización avanzada Introducción La optimización avanzada es una etapa crucial después de dominar las técnicas básicas y fundamentales en la implementación de modelos de aprendizaje profundo. Este proceso implica ajustar y mejorar los alg…
Conclusiones técnicas Introducción El uso de regularización y dropout es fundamental para mejorar la generalización de modelos de aprendizaje profundo. En este mini-proyecto guiado, aplicamos estas técnicas a un modelo básico sin regulariza…
Comparación de resultados: Un mini-proyecto para aplicar regularización Introducción La comparación de resultados es una técnica fundamental para evaluar y ajustar modelos de aprendizaje profundo. A través de este mini-proyecto, profundizar…
Aplicación de dropout Introducción En el ámbito del aprendizaje profundo, el sobreajuste es uno de los desafíos más comunes. Este fenómeno ocurre cuando un modelo se vuelve demasiado especializado en los datos de entrenamiento y no generali…
Aplicación de L2 Introducción La regularización L2 es una técnica fundamental para controlar el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. Al aplicar la regularización L2, se añade una penalización a los pesos del modelo que disuade al…
Modelo base sin regularizar Introducción Cuando se trabaja con modelos de aprendizaje profundo, uno de los primeros pasos es establecer una base sólida. En esta unidad, nos enfocaremos en construir un modelo sin aplicar ninguna técnica de r…
Regularización y generalización real: Regularizar con responsabilidad Introducción La regularización es una herramienta crucial para combatir el sobreajuste (overfitting) en modelos de aprendizaje profundo, pero no debe utilizarse sin un se…
Equilibrio rendimiento–estabilidad: Regularizar con responsabilidad Introducción En el mundo del aprendizaje profundo, la regularización juega un papel crucial para mejorar la generalización de los modelos y reducir el sobreajuste. Sin emba…