Inteligencia Artificial(IA)

La inteligencia artificial es el campo de la informática que se dedica a  crear sistemas informáticos para que puedan realizar tareas como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

Redes neuronales LSTM

Por |2025-07-31T21:08:53+02:00julio 29th, 2024|

Qué son las redes neuronales LSTM (Long short-term memory) Las redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory) son un tipo avanzado de red neuronal recurrente (RNN) que utilizan una estructura de celdas de memoria para almacenar y recordar información durante largos períodos de tiempo. Esta capacidad las hace especialmente adecuadas para el procesamiento de secuencias de [...]

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Transfer Learning

Por |2025-07-31T21:28:30+02:00junio 11th, 2024|

Transfer Learning Transfer Learning es una técnica de aprendizaje automático que permite reutilizar el conocimiento adquirido en una tarea para aplicarlo a una nueva tarea relacionada. Por ejemplo, un modelo preentrenado como VGG16, entrenado inicialmente con la base de datos ImageNet, ya ha aprendido características generales útiles que pueden aplicarse en otros proyectos, [...]

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Data Augmentation

Por |2025-05-21T21:57:35+02:00junio 6th, 2024|

Que es Data augmentation Introducción a Data augmentation Data augmentation en redes neuronales es una técnica fundamental para evitar el sobreajuste de un modelo de aprendizaje automático. Consiste en generar nuevas muestras de datos a partir del conjunto de entrenamiento original mediante diversas transformaciones, lo que incrementa la diversidad de los datos [...]

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Hiperparametros de una red neuronal

Por |2025-05-21T20:44:55+02:00mayo 7th, 2024|

Hiperparámetros de una red neuronal Introducción a los hiperparametros de una red neuronal Los hiperparametros de una red neuronal y los parámetros son dos conceptos fundamentales en el diseño y entrenamiento de redes neuronales. Comprender su función es esencial para desarrollar modelos eficientes y precisos. Los hiperparametros de una red neuronal son variables que no [...]

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Como entrenar una red neuronal

Por |2025-07-31T22:02:25+02:00abril 29th, 2024|

Como entrenar una red neuronal Para entrenar una red neuronal, primero se preparan los datos de entrenamiento y prueba, asegurándose de que estén limpios (sin valores ausentes) y correctamente formateados, incluyendo el tratamiento de datos categóricos. Luego, se define la arquitectura de la red neuronal, especificando el número de capas ocultas, el tipo [...]

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Redes de convolucion

Por |2025-05-13T21:46:31+02:00abril 26th, 2024|

Redes de convolucion Las redes de convolucion o redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo especialmente diseñada para procesar datos con estructura espacial o temporal, como imágenes, señales de audio y series temporales. Estas redes están formadas por capas de convolución, que extraen características locales del dato, y [...]

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Red neuronal capas densas

Por |2025-06-13T20:43:47+02:00abril 24th, 2024|

Red neuronales capas densas: concepto, funcionamiento y ejemplo en TensorFlow ¿Qué es la red neuronal de capas densas? Las red neuronal de capas densas (tambien conocidas como fully connected) son aquellas en las que cada neurona de una capa está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente. Esta estructura permite que la [...]

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Redes neuronales

Por |2025-06-05T22:25:33+02:00abril 22nd, 2024|

Redes neuronales Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes consisten en un conjunto de nodos interconectados que simulan el comportamiento de las neuronas biológicas. Cada nodo o neurona artificial procesa una entrada y genera una salida, mientras que cada conexión representa el flujo de información [...]

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El agrupamiento jerárquico

Por |2025-06-12T21:00:38+02:00febrero 12th, 2024|

El agrupamiento jerarquico Introducción al agrupamiento jerarquico El agrupamiento jerarquico es una técnica de aprendizaje no supervisado que organiza los datos en una estructura de árbol, también conocida como dendrograma. Este método permite identificar clústeres anidados dentro de otros clústeres, formando una jerarquía que representa la relación entre los [...]

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Infografía digital de un cerebro formado por circuitos electrónicos rodeado de gráficas estadísticas y fórmulas matemáticas, con el texto central Machine Learning sobre un fondo azul oscuro tecnológico.
Diagrama de una red neuronal de Deep Learning con múltiples capas de nodos interconectados por líneas de datos, mostrando la entrada, las capas ocultas y la salida sobre un fondo tecnológico oscuro.

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