Etiqueta: Entrenamiento
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Overfitting
El Overfitting (sobreajuste) es un problema común que ocurre durante el entrenamiento de un modelo de IA. Sucede cuando el modelo aprende «demasiado bien» los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido y los detalles específicos de ese dataset, en lugar de aprender los patrones generales. Como resultado, el modelo funciona perfectamente con los datos que…
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Fine-tuning
El Fine-tuning (ajuste fino) es una técnica muy común en IA que consiste en tomar un modelo pre-entrenado en una gran cantidad de datos generales y adaptarlo o especializarlo para una tarea más específica usando un dataset más pequeño y enfocado. Imagina un chef que ha recibido una formación general excelente en todo tipo de…
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Entrenamiento (Training)
El Entrenamiento es el proceso mediante el cual un modelo de Inteligencia Artificial aprende a realizar una tarea específica. Es la fase de «estudio» donde la IA ajusta sus parámetros internos basándose en los datos que se le proporcionan (el dataset). Siguiendo la analogía del estudiante, el entrenamiento serían las horas de estudio, la realización…
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Dataset
Un Dataset (conjunto de datos) es, simplemente, la colección de información que se utiliza para entrenar y/o evaluar un modelo de Inteligencia Artificial. Es el material de estudio fundamental para que la IA pueda aprender. Piensa en ello como los libros de texto, los ejercicios resueltos y los exámenes de prueba que usaría un estudiante.…