Aprendizaje Máquina

gridworld

Mundo de la cuadrícula

Aplicando evaluación de política y mejora de política en un ejemplo de MDP finito episódico.

Programación dinámica

Programación dinámica

¿Qué es? y como los métodos iterativos se usa en el reinforcement learning para encontrar una política óptima.

Quantum circuit

Quantum circuit model

Introducción al modelo computacional cuántico llamado Quantum circuit model.

Tensor

¿Qué es un tensor?

Explicación matemática de lo que es un tensor.

reinforcement learning

Reinforcement Learning

Introducción al Reinforcement Learning, sus elementos como los procesos de decisión de markov y funciones de valor.

Graph Neural Networks

Variantes de redes para procesar secuencias

Explicación breve de algunas variantes de redes neuronales para procesar datos secuenciales como GRU y 1D CNN.

LSTM estructurados en árbol

LSTM estructurados en árbol

Explicación de la aplicación de las redes LSTM a una estructura de árbol.

Celdas LSTM

Celdas LSTM

Explicación breve de las celdad de memoria tipo LSTM.

Redes Neuronales Recurrentes

Redes Neuronales Recurrentes

Explicación breve de este tipo de redes.

Graph Neural Networks

Graph Neural Networks

Explicación de la aplicación de las redes neuronales a datos estructurados como grafos.

Redes neuronales

Redes neuronales Feed Forward

Una introducción a las redes neuronales desde cero.

Código red neuronal

Código red neuronal simple

Implementación de una red neuronal solo con numpy.

generación texto-imagen

Ruta para modelos de generación texto-imagen

Una ruta de aprendizaje para poder entender los modelos más comunes para generar imágenes a partir de texto.

Ruta para LLMs

Ruta para LLMs

Una ruta de aprendizaje para poder entender los modelos grande del lenguaje.

PAC

A brief explanation of Principal Component Analysis

Explicación matemática del PAC y la implementación con python.