Blog sobre las tecnologías más utilizadas del momento como: Big Data, Machine Learning e IA, además de las herramientas de programación y bibliotecas de Python, Tensorflow, Scykit-learn entre muchos otros!.
¿Qué es BigQuery? Una de las ventajas de usar Google Cloud Platform (GCP) es tener a su disposición BigQuery. La solución de almacenamiento de datos en la nube de Google. BigQuery brinda a los usuarios de GCP acceso a las características clave de Dremel. La solución de almacenamiento de datos interna propia de Google. Bajo
TensorFlow es el marco de aprendizaje profundo dominante para Data Scientists y Jupyter Notebook es la herramienta de referencia para Data Scientists. ¿Qué sucede si puede utilizar TensorFlow desde cualquier lugar sin la molestia de configurar el entorno? Mejor aún, ¿qué sucede si puede usar la GPU para entrenar sus modelos de Deep Learning de
Selección de Machine Learning métricas de regresión (MSE) – Parte 2. En este artículo Parte 2, discutiré la utilidad de cada métrica de regresión según el objetivo y el problema que intentemos resolver. La Parte 1 presentó los primeros cuatro indicadores como se muestra a continuación, mientras que los restantes se presentan en este artículo. Recordemos primero
Parte 1 – Cómo seleccionar la métrica de evaluación correcta para los modelos de aprendizaje automático : Métricas de regresión Cada modelo de aprendizaje automático intenta resolver un problema con un objetivo diferente utilizando un conjunto de datos diferente y, por lo tanto, es importante comprender el contexto antes de elegir una métrica. Generalmente, las
La capa convolucional en las redes neuronales en Machine Learning aplica sistemáticamente filtros a una entrada y crea mapas de características de salida. Aunque la capa convolucional es muy simple, es capaz de lograr resultados sofisticados e impresionantes. Sin embargo, puede resultar complicado desarrollar una intuición sobre cómo la forma de los filtros afecta la
Plotly Experiments – Columnas de líneas y columnas Foto de Ren Ran en Unsplash Gráficas de barras En mi entrada anterior expliqué que cómo crear diagramas de dispersión utilizando Plotly con ejemplos del conjunto de datos de viviendas del Condado de King. Otro tipo popular de gráfico es el gráfico de columnas o gráfico de
La gran mayoría del aprendizaje profundo se realiza sobre datos euclidianos. Esto incluye tipos de datos en el dominio unidimensional y bidimensional. Pero no existimos en un mundo 1D o 2D. Todo lo que podemos observar existe en 3D. Y nuestros datos deben reflejar eso. Es hora de que el aprendizaje automático llegue a nuestro nivel. Imágenes,
Las capas convolucionales en una red neuronal convolucional resumen la presencia de características en una imagen de entrada. Un problema con los mapas de características de salida es que son sensibles a la ubicación de las características en la entrada. Un enfoque para abordar esta sensibilidad es muestrear los mapas de características. Esto tiene el
En este artículo, exploraremos por qué las velas tradicionales basadas en el tiempo son un método ineficiente para agregar datos de precios. Especialmente en dos situaciones: Mercados altamente volátiles como las criptomonedas Cuando se utiliza la negociación algorítmica o automática. Para demostrar este punto, analizaremos el comportamiento del precio histórico de Bitcoin-USD. Veremos por qué
Una función python es fácil de usar y poderosamente expresiva. Pero, ¿ estás usando todo lo que tiene para ofrecer? Las características avanzadas de cualquier lenguaje de programación generalmente se descubren a través de una amplia experiencia. Estás codificando un proyecto complicado y se encuentras a tí mismo buscando algo en stackoverflow. ¡Entonces te encuentras
