Fundamentos

Fundamentos

REDES NEURONALES
Fundamentos

Algoritmos clásicos del machine learning

En machine learning, un algoritmo es un conjunto de reglas matemáticas que permiten a una máquina aprender a partir de datos. Gracias a estos algoritmos, los sistemas pueden identificar patrones, reconocer relaciones

Leer más »

Qué es la inferencia

La inferencia es la fase en la que un modelo de inteligencia artificial utiliza lo que ha aprendido durante el entrenamiento para generar una salida a partir de nuevos datos de entrada.

Leer más »

Qué es un data set

Un dataset es un conjunto estructurado de datos que se utiliza para entrenar, evaluar o analizar sistemas de inteligencia artificial. En el contexto de la IA y el machine learning, un dataset

Leer más »

Qué es un benchmark

Un benchmark es un procedimiento de evaluación estandarizado que se utiliza para medir y comparar el rendimiento de sistemas, modelos o herramientas bajo las mismas condiciones. En inteligencia artificial, un benchmark sirve

Leer más »

Qué es el pretraining

El término pretraining aparece constantemente cuando se habla de modelos de lenguaje, transformers o modelos fundacionales. Entender qué significa exactamente es clave para no confundir capacidades del modelo con decisiones de uso

Leer más »

Qué es fine-tuning

El término fine-tuning aparece con frecuencia cuando se habla de adaptar modelos de inteligencia artificial a casos de uso concretos. A menudo se utiliza de forma imprecisa, como si fuera un ajuste

Leer más »