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Algunas referencias
Lista de referencias en línea para aprender.
[En construcción]
Prueba de hipótesis
Descripción breve la prueba de hipótesis y estimación por intervalos.
12 de Febrero de 2025
Mundo de la cuadrícula
Aplicando evaluación de política y mejora de política en un ejemplo de MDP finito episódico.
Febrero de 2025
Visualizar Softmax
Una manera simple de visualizar la función Softmax con temperatura.
23 de Enero de 2025
Métodos de monte carlo
Descripción breve de los métodos de monte carlo usados en reinforcement learning.
Enero de 2025
Programación dinámica
¿Qué es? y como los métodos iterativos se usa en el reinforcement learning para encontrar una política óptima.
23 de Enero de 2025
Quantum circuit model
Introducción al modelo computacional cuántico llamado Quantum circuit model.
Enero de 2025
Reinforcement Learning
Introducción al Reinforcement Learning, sus elementos como los procesos de decisión de markov y funciones de valor.
10 de Diciembre de 2024
Variantes de redes para procesar secuencias
Explicación breve de algunas variantes de redes neuronales para procesar datos secuenciales como GRU y 1D CNN.
28 de Noviembre de 2024
LSTM estructurados en árbol
Explicación de la aplicación de las redes LSTM a una estructura de árbol.
22 de Noviembre de 2024
Graph Neural Networks
Explicación de la aplicación de las redes neuronales a datos estructurados como grafos.
10 de Noviembre de 2024
Redes neuronales Feed Forward
Una introducción a las redes neuronales desde cero.
10 de Noviembre de 2024
Código red neuronal simple
Implementación de una red neuronal solo con numpy.
Octubre de 2024
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.
Octubre de 2024
Ruta para LLMs
Una ruta de aprendizaje para poder entender los modelos grande del lenguaje.
Agosto de 2023
A brief explanation of Principal Component Analysis
Explicación matemática del PAC y la implementación con python.