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Esta serie tiene como objetivo explicar las funciones de pérdida de algunos modelos de aprendizaje supervisado de uso generalizado y algunas opciones de algoritmos de optimización. En la parte I, analicé detalladamente el proceso de optimización de Regresión lineal mediante el uso de Gradient Descent y el uso de Least Squared Error como función de pérdida.