Deep learning

Las limitaciones de las redes neuronales clásicas

Las redes neuronales clásicas (Redes Neuronales Recurrentes -RNNs- y las Redes Neuronales Convolucionales -CNNs-, aunque efectivas en su momento, presentaban limitaciones que los Transformers superaron de manera significativa.

Deep learning

Casos de uso en Langchain

Langchain es una herramienta poderosa que puede integrarse en diversos contextos para mejorar la interacción con los usuarios y optimizar procesos operativos mediante el uso de modelos de lenguaje avanzados.

Deep learning

¿Qué es un Large Language Model (LLM)?

Los Large Language Models (LLM) entrenan la red neuronal con gran cantidad datos de internet, patrones de lenguaje, estructuras y detalles del lenguaje, comprendiendo y generando texto de manera coherente y contextualmente relevante.

Desarrollo y aplicación de ChatGPT

Las capacidades de personalización en ChatGPT

La personalización en ChatGPT ajusta el modelo de lenguaje para responder de manera más adecuada a las necesidades y preferencias del usuario, adaptando el estilo de comunicación o enfocándose en temas específicos.

Desarrollo y aplicación de ChatGPT

Cómo hacer análisis de datos en ChatGPT

El análisis de datos en ChatGPT es una nueva frontera en la intersección de la IA y la ciencia de datos. ChatGPT puede asistir en la interpretación de datos, explicación de conceptos estadísticos o la generación de insights desde patrones.

Deep learning

Deep Learning: el aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado en Deep Learning consiste en que la red neuronal recibe datos de entrada con etiquetas correctas de la variable de salida y el algoritmo aprende de esos datos para comparar la salida calculada con la salida correcta.

Deep learning

¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?

Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial donde la máquina aprende por sí misma a partir de algoritmos y datos. Una de sus técnicas es el Deep Learning, que emula el comportamiento de las neuronas y sus interacciones.

Fundamentos de inteligencia artificial

Inteligencia artificial: futuro a medio plazo

La repercusión de la Inteligencia Artificial va a tener un gran impacto, que crecerá exponencialmente a medio plazo (cuando la tecnología permita desarrollar las innovaciones que se maduran actualmente para aplicarla en mayor medida, aprovechando todas sus posibilidades).

Fundamentos de inteligencia artificial

Tecnologías disruptivas de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial ha conllevado la aparición de distintas tecnologías disruptivas; es decir, que han provocado un cambio brusco en los paradigmas técnicos existentes para introducir nuevos procesos o utilidades adaptados a una nueva realidad.

Áreas de Conocimiento

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