IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
No forzar el modelo Introducción En la implementación de modelos de Deep Learning, una de las preocupaciones más importantes es asegurarse de que los modelos no se entrenen hasta un punto en el que memoricen el conjunto de entrenamiento al …
Impacto en producción Introducción El impacto de la regularización y los métodos como dropout en la producción real es crucial para asegurar que un modelo de aprendizaje profundo no solo funcione bien durante la fase de entrenamiento, sino …
Cambios de distribución Introducción En el campo del aprendizaje profundo, la generalización es un objetivo crítico. Se refiere a la capacidad de un modelo de hacer predicciones precisas no solo en datos de entrenamiento, sino también en nu…
Robustez ante ruido Introducción La robustez ante ruido es una característica crucial que evalúa cómo bien un modelo de aprendizaje profundo resiste al ruido o la variabilidad en los datos. En entornos reales, los datos a menudo contienen r…
Decisiones informadas: Ajuste sistemático para mejorar la generalización Introducción La optimización de modelos de Deep Learning no es solo una serie de pasos automatizados; implica una serie de decisiones fundamentales que pueden signific…
Registro de experimentos Introducción El registro de experimentos es una práctica fundamental en la regularización y ajuste fino de modelos de Deep Learning. Es especialmente importante durante las fases de diagnóstico y ajuste, donde se bu…
Cambiar una variable cada vez: Un método sistemático de ajuste fino Introducción El entrenamiento de modelos de Deep Learning puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de encontrar la configuración óptima que maximice la generaliz…
Señales de exceso Introducción Cuando entrenamos modelos de aprendizaje profundo, una de las principales preocupaciones es garantizar que nuestro modelo no sobreajuste los datos de entrenamiento. El sobreajuste, o overfitting, ocurre cuando…