Entrenar no es darle datos a una máquina y esperar. Es un proceso con reglas Qué significa entrenar El capítulo 6 dejó cuatro algoritmos sobre la mesa y una frase repetida sin explicar, «se entrena con los datos». Toca abrir esa caja. Entrenar un modelo es el proceso por el que un algoritmo ajusta sus […]
LEER MÁSCuatro algoritmos que llevan décadas funcionando y que no necesitan una sola red neuronal. La caja de herramientas En el capítulo 5 quedaron sobre la mesa las tres escuelas del machine learning, supervisado, no supervisado y por refuerzo. Eran tres formas de plantear un problema, no tres formas de resolverlo. Este capítulo baja un piso […]
LEER MÁSTres formas distintas de aprender: con respuestas correctas, sin ellas, o por ensayo y error. Tres formas de aprender En 1959, Arthur Samuel, ingeniero de IBM, publicó un artículo con un título que hoy suena a evidencia y entonces era una novedad completa: «Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers». Ahí aparece, […]
LEER MÁSAntes de meternos en machine learning clásico, redes neuronales y modelos de lenguaje, toca un capítulo distinto a los anteriores: nada de historia, nada de filosofía, solo las matemáticas para IA mínimas, la caja de herramientas necesaria para que el resto de la serie se entienda de verdad. Sin fórmulas pesadas, sin exámenes, sin nostalgia […]
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