Mi Blog de Tecnología
Publicaciones sobre inteligencia artificial, programación, fundamentos de software y mucho más.
DRY, KISS, YAGNI: por qué no son solo siglas bonitas (y te ahorrarán sudores fríos)
DRY, KISS, YAGNI no son solo acrónimos de programación. Son principios que me han salvado de código ...
Active Learning: Mi arma secreta contra el tedio de etiquetar datos (y cómo me ahorra dinero)
Hablemos de Active Learning, no como un concepto teórico, sino como mi estrategia personal para redu...
Unit Testing para componentes de IA: La paz mental que no sabías que necesitabas (hasta que algo explotó)
Exploro por qué el unit testing es crucial para los componentes de IA. Comparto mi experiencia en có...
Escalabilidad en IA: Por qué mi código de Jupyter notebook nunca llega a producción (y cómo lo evito)
Convertir un prototipo de IA en un sistema escalable es un dolor de cabeza. Comparto mis aprendizaje...
Evaluación de Agentes de IA: Por qué medir su éxito me da dolores de cabeza (y mi truco para no desesperar)
Evaluar agentes de IA es mucho más que un F1-score. Comparto mis frustraciones y el enfoque que uso ...
Tokenización: Por qué no es solo cortar y pegar palabras (y por qué me ha roto más de un modelo de IA)
La tokenización es crucial en IA, pero a menudo se subestima. Comparto mi experiencia con sus trampa...
Observabilidad en IA: Mi salvavidas cuando tu modelo se va al traste (y por qué no es un lujo)
Hablo de mi experiencia y la importancia de la observabilidad en sistemas de IA. Monitorear modelos ...
Bias-Variance Tradeoff: Por qué tu modelo es bueno en una cosa y malo en otra (y cómo intento equilibrarlo)
Mi visión sobre el equilibrio entre el bias y la varianza en Machine Learning. Por qué entenderlo es...
Model Drift: Por qué tu IA se vuelve "tonta" con el tiempo (y cómo la mantengo cuerda)
Mi IA era brillante, luego empezó a fallar. El model drift es la razón. Te cuento cómo lo detecto y ...
Planificación en Agentes de IA: Por qué tu 'robot' necesita pensar más allá del siguiente prompt (y cómo lo consigue)
Un agente de IA sin un buen plan es como un barco sin brújula. Mi experiencia con la planificación e...
Bases de datos vectoriales y RAG: La 'memoria' que mi IA *realmente* necesita (y cuándo te traerá más problemas)
Mi experiencia con bases de datos vectoriales y RAG. No son magia; son herramientas cruciales para l...
La Idempotencia: No es un lujo, es la paz mental que necesito en mi código
La idempotencia es mi seguro contra el caos en sistemas distribuidos. Te explico por qué este concep...
Data Augmentation: No es solo para cuando 'no hay datos' (y cuándo me salvó de un apuro)
La data augmentation va más allá de girar imágenes. Hablo de su verdadero valor para modelos robusto...
Debugging de modelos de IA: La caja negra no es una excusa (y cómo busco el fallo cuando todo explota)
Harto de modelos que fallan sin decir por qué. Comparto mi método para depurar IA, desde la data has...
¿Control de versiones para datos y modelos? Sí, y si no lo haces, estás jugando con fuego (y con mi tiempo).
Mis argumentos para versionar cada dataset y cada modelo que construyo. Ignorarlo es una receta para...
Métricas de Evaluación: Por qué tu accuracy no me dice nada (y cuándo me fío de un F1-score)
La elección de métricas en ML es crucial. Te cuento por qué la accuracy puede engañar y cómo yo elij...
Hyperparameter Tuning: Por qué no es solo 'probar cosas al azar' (y cómo evito quemar mi GPU a lo tonto)
Ajustar hiperparámetros es un arte, no suerte. Comparto mis estrategias para dejar de gastar recurso...
Supervisado vs. No Supervisado: Por qué la 'etiqueta' no es siempre tu mejor amiga (y cuándo la ignoro de plano)
Decidir entre aprendizaje supervisado o no supervisado es clave en IA. Comparto mi experiencia sobre...
Embeddings: Por qué no son solo números aleatorios (y por qué mi IA los necesita para entender el mundo)
La verdad sobre los embeddings: qué son, por qué son cruciales para que la IA entienda el mundo, y m...
Agentes de IA que hacen algo (más allá de hablar): por qué mis modelos tienen 'manos' y 'ojos'
Los LLMs son geniales para conversar, pero ¿qué pasa cuando necesitas que tu agente de IA interactúe...
Regularización: ¿El 'seguro' que tu modelo de IA necesita (y por qué me quitó dolores de cabeza)?
Comparto mi experiencia con la regularización en Machine Learning. No es un añadido, es la pieza cla...
Variables y Tipos: Lo que me costó años entender (y te ahorrará dolores de cabeza)
Un desarrollador veterano comparte su perspectiva sobre variables y tipos de datos, más allá de la s...
Transfer Learning: Por qué ya no me complico la vida con modelos desde cero (y cuándo es tu mejor aliado en IA)
Comparto mi experiencia con Transfer Learning: cuándo es un salvavidas para proyectos con recursos l...
Mecanismos de Atención: Por qué no son magia, sino el 'pegamento' que hace a la IA "inteligente" (y cómo los veo yo)
La primera vez que vi cómo funcionaban los mecanismos de atención, mi cerebro hizo 'click'. No es so...
Funciones de Pérdida: Por qué la 'calculadora' de errores de tu modelo es más importante de lo que crees (y cómo yo las elijo)
La elección de la función de pérdida correcta puede ser el factor crítico entre un modelo mediocre y...
IA Explicable: Por qué no es un lujo, es tu coartada (y la ignoras bajo tu propio riesgo)
La IA Explicable (XAI) no es solo una moda. Para mí, es una herramienta crucial para depurar, genera...
Complejidad Algorítmica: Mi obsesión para que la IA no me arruine los recursos (y por qué deberías adoptarla)
Hablo de por qué entender la complejidad algorítmica es más vital que nunca en la era de la IA, cómo...
Métodos de Ensemble: Por qué no apuesto todo a un solo modelo (y cuándo me han salvado el pellejo)
Exploro mi experiencia con los métodos de ensemble en Machine Learning. Comparto por qué confío en e...
Clustering: La verdad incómoda que no te cuentan de K-Means (y por qué lo sigo usando)
Mis batallas con el clustering en proyectos reales. Más allá de K-Means, exploro cuándo es realmente...
Optimizadores en Redes Neuronales: Por qué Adam no siempre es tu mejor amigo (y cuándo me fastidia)
Mi experiencia con los optimizadores en redes neuronales. Adam es popular, pero exploro cuándo convi...
Eficiencia Computacional en IA: Mi batalla para hacer que cada FLOP cuente (y por qué deberías lucharla tú también)
Exploro la importancia crítica de la eficiencia computacional en IA, compartiendo mis estrategias pa...
Aprendizaje Federado: Por qué tu IA no necesita mis datos para ser inteligente (y por qué me da una paz inmensa)
Exploro el Aprendizaje Federado, cómo permite entrenar IA sin centralizar datos sensibles. Una técni...
Feature Engineering: Por qué no es un truco, sino el cerebro de tu modelo (y cómo me salva el pellejo)
Mis años en Machine Learning me han enseñado que los mejores modelos nacen de los datos bien trabaja...
Sesgos en IA: la incómoda verdad de nuestros modelos (y por qué me obsesiona)
Hablo sobre cómo los sesgos se cuelan en la IA, por qué es mi peor pesadilla como desarrollador y qu...
Más allá de la correlación: Mi obsesión con la causalidad en IA (y por qué deberías tenerla tú también)
La correlación es un espejismo en IA y ML. Comparto mi experiencia con la causalidad, por qué entend...
¿Reforzamiento? A veces es un martillo para una tuerca (y cuándo me lo pienso dos veces)
Mi experiencia con el Reinforcement Learning: cuándo es la solución elegante y cuándo solo una compl...
Orquestación de Agentes de IA: Por qué encadenar prompts no es una estrategia (y cuándo necesitas un director)
Mi experiencia construyendo sistemas complejos con IA: la clave no es encadenar prompts sin más, sin...
No es magia, es una buena estructura: Por qué sigo obsesionado con los árboles y las tablas hash (y tú deberías también)
La estructura de datos correcta no es un detalle, es la base de un buen código. Aquí te cuento por q...
La Navaja de Ockham en Machine Learning: ¿Por qué menos es más (casi siempre) y cuándo la ignoro?
Mi filosofía personal sobre la complejidad de los modelos de ML. Prefiero la simplicidad, pero hay m...
Recursión: Cuándo es una genialidad y cuándo es un suicidio asistido (y por qué me genera urticaria)
Mi experiencia con la recursión en el código: cuándo la uso para resolver problemas elegantes y cuán...
SOLID en el código de IA: ¿Obsesión o supervivencia para tu agente?
Muchos dicen que los principios SOLID son cosa de ingenieros 'tradicionales'. Yo, como desarrollador...
Patrones de Diseño: Mis batallas para no construir código enredado (y cuándo los ignoro por completo)
Exploro mi relación con los patrones de diseño en programación, cuándo realmente aportan valor para ...
Gráficos de Conocimiento para Agentes de IA: Por qué los prompts no lo son todo (y cómo evito que mi agente 'alucine')
La verdad es que los LLMs son limitados. Para que mis agentes de IA no 'alucinen' y tengan una memor...
Cohesión y Acoplamiento: Mi brújula para no construir monstruos de código (y por qué tus agentes de IA los necesitan)
Cohesión y acoplamiento son claves en desarrollo. Te cuento cómo los uso para construir software rob...
Funciones de Activación: Por qué no son solo una línea de código (y cuándo me han dado dolores de cabeza)
Una mirada profunda y personal a las funciones de activación en redes neuronales, explicando por qué...
MLOps no es un lujo, es tu chaleco salvavidas: por qué la gestión de modelos me quita el sueño (y cómo lo controlo)
Mi experiencia con MLOps: no es solo desplegar, es mantener vivos los modelos. Comparto por qué es c...
Testing de Agentes de IA: Por qué mi 'robot' necesita más pruebas que tu microservicio (y cómo no volverte loco)
Testear agentes de IA es más complejo de lo que parece. Comparto mi enfoque y las trampas que he enc...
Generación de Contenido con IA: Mis batallas entre VAEs y GANs (y por qué no siempre elijo lo "cool")
Exploro mis decisiones prácticas al elegir entre VAEs y GANs para generación de contenido con IA. No...
Datos para IA: La verdad incómoda que nadie quiere oír (y por qué es mi prioridad número uno)
Te lo digo claro: el modelo de IA más sofisticado es inútil con datos de mierda. Mi experiencia me h...
Concurrencia vs. Paralelismo: Por qué a veces lo 'rápido' sale caro (y cuándo yo me abstengo)
La concurrencia y el paralelismo prometen velocidad, pero a menudo traen dolores de cabeza. Comparto...
CNNs: El 'truco' que me salvó en más de un problema (y no solo con imágenes)
Mucha gente encasilla las CNNs para visión. Yo no. Te cuento cómo estas redes neuronales me han resu...
Árboles de Decisión: Mi primer amor en el ML (y por qué no los he abandonado del todo)
Una mirada personal a los árboles de decisión, su simplicidad, sus pros y contras, y cómo siguen sie...
El 'humano en el bucle' no es un parche: Mi argumento para un diseño de IA más robusto
Muchos ven al humano en el bucle como una debilidad. Yo lo veo como una parte esencial del diseño de...
Formular Problemas para IA: Por qué "resolverlo con IA" no es una estrategia (y cómo lo hago yo)
En mi experiencia, la mitad del éxito en IA es formular bien el problema. Comparto cómo evito los 'm...
Mi Manifiesto del Testing: Por qué no suelto código sin ponerlo a prueba (especialmente en IA)
Como desarrollador, aprendí a golpes que testear no es un lujo. Mi estrategia para probar código y m...
Validación Cruzada: Por qué mis modelos siempre pasan por un 'examen sorpresa' (y por qué los tuyos deberían también)
Cansado de modelos que solo funcionan en tu máquina? La validación cruzada es mi seguro contra el au...
Observabilidad: Por qué mirar solo logs es como pilotar a ciegas (y cómo evito estrellarme)
Mis batallas para entender qué *realmente* pasa en mis sistemas. Los logs no bastan; te cuento por q...
Modularidad y Composición: Por qué mis sistemas (y agentes de IA) no son un monolito pegado con cinta aislante
Mis reflexiones sobre por qué la modularidad y la composición son claves para construir software rob...
Probabilidad y Estadística: Por qué ignorar lo básico te costará caro en IA (y cómo lo aprendí)
He visto demasiados modelos de IA caer por no entender lo esencial. Aquí explico por qué probabilida...
Bases de Datos Vectoriales: Mi 'cerebro externo' para la IA (cuando un LLM no basta con su memoria)
Los LLMs a veces olvidan o alucinan. Exploro cómo las bases de datos vectoriales son mi solución par...
Programación Dinámica: Mi martillo favorito para problemas que parecen imposibles (y cómo la aplico a la IA)
La programación dinámica es mi herramienta favorita para optimizar problemas complejos. Comparto mi ...
Inferencia Batch vs. Tiempo Real: Mis cicatrices al decidir cómo sirve mi IA (y cuándo cada uno es un dolor de cabeza)
Elegir entre inferencia batch y en tiempo real para modelos de IA no es trivial. Comparto mis experi...
Máquinas de Estados: Mi antídoto contra el código espagueti (y por qué tus agentes de IA las necesitan más de lo que crees)
Las máquinas de estados son mi herramienta favorita para manejar lógica compleja. Descubre por qué s...
Overfitting y Underfitting: Mis batallas con el equilibrio en Machine Learning (y por qué no es solo ajustar un parámetro)
Hablando claro de overfitting y underfitting. Mi visión personal sobre cómo detectarlos, entender su...
Hyperparameter Tuning: La pesadilla silenciosa que diferencia un modelo mediocre de uno decente (y cómo la afronto yo)
Tuning hiperparámetros es un arte frustrante. Comparto mi experiencia, métodos y por qué no es un lu...
La Abstracción: Mi Superpoder Secreto contra el Caos en el Código (y en la IA)
Cansado de sistemas complejos? Exploro por qué la abstracción es mi herramienta favorita para manten...
El infierno del 'esto funcionaba ayer': Mi cruzada por el versionado de modelos y experimentos en ML
La reproducibility en Machine Learning es una batalla constante. Comparto por qué el versionado de m...
Regularización en ML: No es magia, es disciplina (y por qué siempre la tengo en mente)
Mis modelos de Machine Learning no sobreajustan porque aplico regularización de forma estratégica. C...
XAI: por qué el 'dice que es un gato' no me basta (y cómo investigo yo lo que *realmente* piensa mi modelo)
Mis frustraciones con modelos caja negra y las técnicas de XAI que realmente me ayudan a entender po...
Más allá de las palabras: Por qué los embeddings son el cerebro oculto de tu IA (y cómo los abordo yo)
Los embeddings transforman texto y otros datos en vectores numéricos, clave para la IA moderna. Te c...
El Contexto lo es todo en Agentes de IA: Por qué un buen prompt no basta (y cómo lo construyo yo)
Mi experiencia con agentes de IA me ha enseñado que el contexto bien gestionado es clave. No es solo...
Transfer Learning: La 'trampa' que uso para construir modelos de IA rápido (y por qué deberías usarla tú también)
Cansado de entrenar modelos desde cero? Te cuento mi estrategia con Transfer Learning para acelerar ...
Manejo de Errores: Mi filosofía para no perder la cabeza (y dormir por las noches)
Después de años debuggeando bugs inexplicables y sistemas que fallan sin decir por qué, he desarroll...
Mis batallas con las métricas de evaluación: por qué la precisión no lo es todo (y cuándo me enfado si la usas mal)
La elección de métricas en Machine Learning es clave. Hablo de mis batallas con la precisión, el rec...
Agencia en IA: Cuando tu 'agente' es solo un robot de un solo truco (y por qué me enfada)
Analizo qué significa realmente la agencia en IA, más allá de los prompts bonitos. Comparto mi frust...
Mi Cruzada por el Tipado Estático en Python: Menos errores, más sueño (incluso en IA)
Un desarrollador comparte su experiencia sobre por qué adoptar el tipado estático en Python es cruci...
Algoritmos de Búsqueda Heurística: Mi arma secreta cuando la IA necesita *planear* (y por qué los LLMs no siempre bastan)
Cuando los modelos grandes fallan en tareas con restricciones o necesitan planear, los algoritmos de...
Feature Engineering: Mi obsesión oculta (y por qué tus modelos la necesitan más de lo que crees)
Mi visión sobre el Feature Engineering: la parte de ML que a menudo se ignora, pero que es mi arma s...
Aprendizaje por Refuerzo: Mis batallas con el paradigma (y cuándo, a pesar de todo, me ha salvado)
El Aprendizaje por Refuerzo promete mucho, pero me ha dado más de un dolor de cabeza. Comparto mis f...
Ciclos de Retroalimentación: El alma de un agente de IA que realmente aprende (y cómo los monto yo)
Un vistazo personal a la importancia de los ciclos de retroalimentación en IA, cómo los diseño para ...
Funciones Puras y Efectos Secundarios: Por qué me obsesionan (y te ahorran debugging a las 3 AM)
Mi cruzada por entender y aplicar funciones puras. Te cuento por qué son clave para escribir código ...
APIs bien diseñadas: Por qué la simplicidad me obsesiona (y me salva la vida)
Diseñar APIs no es solo crear endpoints. En mi experiencia, la simplicidad y la coherencia salvan pr...
Refactorizar no es reescribir: Por qué lo hago y cuándo me salvo el cuello (o lo arruino)
Refactorizar no es reescribir desde cero. Comparto mi visión y experiencia con el refactoring: cuánd...
Supervisado vs. No Supervisado: No es qué es mejor, es qué problema tienes (y cómo lo abordo yo)
Mi visión personal sobre cuándo elegir entre aprendizaje supervisado y no supervisado. No es una gue...
Problemas de Satisfacción de Restricciones (CSPs): Mi arma secreta cuando la IA necesita soluciones *exactas*
He pasado años lidiando con problemas donde la IA no puede 'aproximar'. Aquí explico por qué los CSP...
¿Tu IA hace lo que crees que hace? Mi cruzada por la observabilidad en sistemas de ML
He lidiado con demasiados modelos que fallan en silencio. Esto es por qué monitorizar métricas básic...
Data Drift y Concept Drift: Mis batallas con la obsolescencia de los modelos en producción
Mis modelos funcionaban de maravilla, hasta que dejaron de hacerlo. Así es como lidio con la degrada...
Optimizar costes en inferencia de IA: Mis batallas para que la factura no me coma vivo
Un desarrollador comparte sus estrategias prácticas y lecciones aprendidas para reducir los costes d...
Interpretación vs. Rendimiento en IA: Mi guerra interna (y la tuya) al elegir un modelo
Como desarrollador, me enfrento al dilema de si priorizar modelos complejos pero potentes, o sencill...
Bandidos Multi-Brazo: Mi arma secreta cuando el A/B testing es demasiado lento
En mi experiencia, los Multi-Armed Bandits (MAB) son un salvavidas para tomar decisiones rápidas en ...
Programación Orientada a Objetos: La navaja suiza que a veces se siente como un mazo
¿Es la POO la solución para todo? Desde mi trinchera, te cuento cuándo me ha salvado y cuándo me ha ...
Mis batallas con la causalidad en IA: Deja de creer que tus modelos entienden el *porqué*
La correlación es fácil, la causalidad un infierno. Descubre por qué tus modelos de IA necesitan ent...
El sesgo implícito en tus datos: mi pesadilla más recurrente (y cómo intento no pasarla por alto)
Los modelos de IA son tan buenos como los datos que los alimentan. Hablo de mi lucha personal contra...
Estructuras de Datos: El Andamiaje Silencioso Detrás de Cada Buena Solución (y por qué no las puedes ignorar)
Las estructuras de datos son más que un examen teórico. Comparto mi experiencia sobre por qué elegir...
Grafos de Conocimiento en IA: Mi salvavidas cuando los prompts ya no bastan (y por qué tus agentes los necesitan)
Los prompts y el RAG están bien, pero para agentes de IA que necesitan razonamiento profundo y conte...
Simular el mundo: Mi arma secreta para testear agentes de IA (cuando los tests unitarios no bastan)
Testear agentes de IA es un desafío. Comparto por qué la simulación es mi herramienta esencial para ...
Redes Recurrentes (RNNs): Cuando la memoria importaba de verdad (y por qué ya no tanto)
Mis batallas con las RNNs: cómo me ayudaron a entender la secuencia y por qué, a pesar de sus proble...
Active Learning: Cómo la IA me ayudó a dejar de pagar una fortuna por etiquetar datos (y a dormir mejor)
Harto de gastar una fortuna en etiquetar datos para mis modelos de IA, descubrí Active Learning. Est...
Cómo saber si tu agente de IA sirve: Más allá del 'parece que funciona'
Después de lidiar con agentes de IA que prometían mucho y cumplían poco, he desarrollado un sistema ...
Exploración vs. Explotación en IA: Por qué mis agentes (y yo) no siempre elegimos el camino obvio
En IA, balancear la búsqueda de cosas nuevas (exploración) con el uso de lo que ya sabemos (explotac...
Versionar Datos en Machine Learning: La Guerra Fría de la Reproducibilidad (y cómo la gano yo)
Gestionar versiones de datasets en ML es un campo de batalla silencioso. Comparto mis estrategias pa...
Clasificación vs. Regresión: No es un concurso de popularidad, es saber qué problema resuelves
A menudo se confunden, pero Clasificación y Regresión resuelven problemas distintos en ML. Te explic...
Inyección de Dependencias: No es solo un patrón, es mi salvavidas (y por qué deberías adoptarlo)
Mis batallas contra el código acoplado me llevaron a la inyección de dependencias. Te cuento por qué...
Modelos en Producción: Por qué no puedes soltarlos y olvidarte (mi estrategia de versión y monitorización)
Crear un modelo de IA es una cosa, mantenerlo útil en producción es otra. Comparto mi enfoque person...
La Gestión del Estado en Agentes de IA: Por qué me quita el sueño (y cómo la afronto)
Gestionar el estado en agentes de IA es más complejo de lo que parece. Comparto mis batallas y el en...
Planning en Agentes de IA: Por qué mis agentes necesitan una buena estrategia (y los tuyos también)
Cuando mis agentes de IA fallan en tareas complejas, casi siempre es por falta de planificación. Aqu...
Del prototipo al agente en producción: Mis batallas para que un modelo de IA *realmente* funcione
Mis tropiezos y aprendizajes al llevar modelos de IA del laboratorio a producción. No es solo código...
Concurrencia vs. Paralelismo: La batalla que sigo librando (y mis trucos para no perderla)
Entender cuándo usar concurrencia y cuándo paralelismo es clave para escribir código eficiente. Comp...
Testear IA no es testear una REST API: Mis batallas y la receta que funciona
Testear sistemas de IA es un dolor de cabeza diferente. No basta con unit tests; la validación de da...
El 'funciona en mi máquina' en Machine Learning: Mi cruzada por la reproducibilidad
En el desarrollo de Machine Learning, el 'funciona en mi máquina' es una pesadilla. Comparto mi expe...
Big O Notation: Lo que tu algoritmo cuesta (y por qué deberías saberlo)
Entender Big O Notation no es solo para entrevistas. Es la clave para escribir código eficiente y pr...
Funciones de Pérdida: El Verdadero Cerebro Detrás de Tus Modelos de IA (y por qué no le prestas atención)
La función de pérdida no es un detalle; es el alma del modelo. Comparto mis batallas eligiendo la co...
El Bucle de Razonamiento del Agente de IA: Por qué no es solo un 'while True' y cuándo se rompe
Pensar que un agente de IA es un bucle infinito es un error. Exploro la arquitectura real detrás de ...
Debugging Modelos de Machine Learning: Mis batallas a las 3 AM (y lo que la intuición no te dice)
Mis trucos y consejos prácticos para diagnosticar y arreglar modelos de Machine Learning que no func...
Las 'manos' de tus Agentes de IA: Por qué las herramientas son más importantes que el mejor prompt
Los agentes de IA no viven solo de prompts. Hablo de mi experiencia equipándolos con herramientas pa...
El estado mutable me da migraña: mi cruzada por la inmutabilidad en el código
Exploro por qué la inmutabilidad es clave en mis proyectos de software. Menos bugs, código más claro...
SOLID Principles: Por qué me obsesionan (y no, no es dogma ciego)
Mis reflexiones y experiencias aplicando los principios SOLID. No es solo teoría, es cómo mantengo m...
Optimización de Hiperparámetros: Por qué dejarla al azar es un error y cómo la ataco yo
Optimizar hiperparámetros no es adivinar. Comparto mi enfoque y las herramientas que uso para que tu...
Simbolismo vs. Conexión en IA: Por qué la 'Guerra' fue una Falacia y aún necesitamos las dos caras de la moneda
La IA ha vivido la 'guerra' entre simbólicos y conexionistas. Yo siempre vi un malentendido. Mi visi...
Lo que tu Agente de IA 've' (o debería ver): Más allá de solo prompts
Mis pensamientos sobre cómo construir agentes de IA que realmente perciben su entorno, no solo proce...
La Memoria en Agentes de IA: El ingrediente secreto para que dejen de 'olvidar' lo que les acabas de decir
Un agente de IA sin buena memoria es un compañero frustrante. Comparto por qué la persistencia del c...
Funciones de Activación: Mis batallas y lo que aprendí sobre el alma de tu red neuronal
Las funciones de activación son clave en cómo aprende una red neuronal. Comparto mis experiencias, p...
Prompt Engineering: Por qué no es solo 'hablar' con una IA, y mi batalla para dominarlo
La ingeniería de prompts va más allá de un buen texto. Comparto mi frustración y las estrategias que...
Regularización en Machine Learning: Por qué mis modelos no viven sin ella (y los tuyos tampoco deberían)
Exploro la importancia de la regularización en Machine Learning. Mi experiencia con L1, L2 y Dropout...
Agentes de IA: Más allá del prompt chaining (mi visión de una arquitectura robusta)
Mis reflexiones sobre qué hace a un agente de IA realmente útil. Hablamos de memoria, planificación ...
Fine-tuning de LLMs: ¿Cuándo de verdad merece la pena el dolor de cabeza?
Mi visión sincera sobre el fine-tuning de Large Language Models. Cuándo lo uso, por qué, y por qué a...
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