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Aprendizaje automático September 4, 2026

Introducción al aprendizaje automático: Modelos generativos

Los modelos generativos representan distribuciones de datos y crean resultados condicionales. Aprenda sobre probabilidad, VAE, GAN, difusión, evaluación, procedencia y seguridad.

Fundamentals · 6 min de lectura Aprendizaje automático September 4, 2026

Introducción al aprendizaje automático: Fundamentos — Diseño de datos, pérdida y generalización

El aprendizaje automático no se limita a la selección de modelos: implica definir la tarea, la división de datos, la función de pérdida, la evaluación y los cambios en la implementación.

Fundamentals · 6 min de lectura Aprendizaje automático September 4, 2026

Introducción al aprendizaje automático: Conceptos básicos de redes neuronales

Las redes neuronales combinan transformaciones afines y activaciones no lineales, y luego reducen la pérdida mediante retropropagación y optimización basada en gradientes.

Fundamentals · 6 min de lectura Aprendizaje automático September 4, 2026

Introducción al aprendizaje automático: Estimación de la pose

La estimación de pose infiere puntos clave de personas u objetos y pose 6D a partir de imágenes. Esta introducción abarca coordenadas, pérdidas, oclusión, evaluación y seguridad.

Fundamentals · 6 min de lectura