IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Mejora en validación: Leer curvas con regularización Introducción La mejora en la validación es un indicador crucial que nos permite evaluar cómo nuestro modelo está generalizando. La curva de validación nos proporciona valiosas señales sob…
Efecto en la loss: Diagnóstico y ajuste fino Introducción La pérdida (loss) es una métrica crucial para medir cuán bien o mal está funcionando un modelo de aprendizaje profundo. En este artículo, exploraremos cómo interpretar las curvas de …
Tendencias actuales: Regularización en redes profundas modernas Introducción En la era de los modelos de Deep Learning, las redes neuronales cada vez más profusas han revolucionado diversos campos. Sin embargo, con su creciente capacidad pa…
Normalización como alternativa a la regularización y dropout Introducción En el mundo de las redes neuronales profundas, regularizar un modelo es crucial para prevenir el sobreajuste. Tradicionalmente, técnicas como el dropout han sido ampl…
Menor uso de dropout en redes profundas modernas Introducción En el ámbito del aprendizaje profundo, la regularización y especialmente el dropout han sido fundamentales para prevenir el sobreajuste. Sin embargo, con el avance constante de l…
Combinaciones habituales de regularización para redes densas Introducción En la práctica del aprendizaje profundo, las redes densas son fundamentales y se utilizan en una amplia gama de tareas. La regularización es crucial para evitar el so…
L2 como base: Regularización en redes densas Introducción En el mundo de la inteligencia artificial, las redes densas (también conocidas como redes neuronales fully connected) son una herramienta fundamental para abordar problemas de aprend…
Dropout como estándar Introducción En la era de los modelos de Deep Learning, las redes densas han sido fundamentales para poder capturar patrones complejos en datos. Sin embargo, con su alta capacidad de representación también vienen riesg…