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Cuando la pérdida disminuye, el modelo mejora, por lo que normalmente nos gusta poder ver muchas líneas juntas en un solo lugar (y almacenar terrabytes de muestras de validación).

No existen muchas herramientas que sean tan sólidas y útiles para monitorear el entrenamiento del modelo de IA.

Usamos pesos y sesgos para realizar un seguimiento de nuestros experimentos de aprendizaje automático.