IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Casos de uso: Data augmentation para mejorar la generalización en deep learning Introducción En el entrenamiento de modelos de deep learning, es crucial contar con una gran cantidad de datos de calidad. Sin embargo, a menudo nos encontramos…
Regularización indirecta Introducción La regularización indirecta es una técnica que se utiliza para mejorar la generalización de un modelo sin modificar explícitamente los parámetros del modelo. En lugar de aplicar restricciones directas s…
Aumentar datos efectivos: Data augmentation Introducción En el contexto del aprendizaje profundo, la falta de datos es uno de los principales obstáculos para lograr modelos robustos y generalizables. La técnica de data augmentation (aumento…
Ventajas y límites de early stopping Introducción El early stopping es una técnica fundamental para prevenir el sobreajuste en la entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Esta técnica implica detener el proceso de entrenamiento ant…
Early Stopping: Criterios Prácticos Introducción El early stopping es una técnica fundamental para prevenir el overfitting en los modelos de aprendizaje profundo. Este método nos permite parar el entrenamiento antes de que se produzca un ov…
Detener antes de memorizar: Early Stopping para mejorar la generalización Introducción En el camino hacia modelos de Deep Learning efectivos y generalizables, encontramos múltiples estrategias que buscan mitigar el sobreajuste. El overfitti…
Dropout y Entrenamiento: Interacción con Batch Normalization Introducción En la construcción de modelos de Deep Learning, la interacción entre las técnicas de regularización como dropout y otras estrategias como Batch Normalization (BN) es …
Conflictos potenciales entre dropout y batch normalization Introducción Durante la implementación de modelos de aprendizaje profundo, es común emplear técnicas como dropout y batch normalization para mejorar la generalización y reducir el s…