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diciembre 24, 2019
Light Bulb es una herramienta que nos ayuda a entrenar, etiquetar, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin ningun tipo de codificación. Vaya directamente al proyecto Github aquí . Supongamos que queremos crear una aplicación para compartir fotos, por… Continue Reading →
¿Puede Machine Learning ayudarnos a encontrar la taza de café perfecta? Todos tenemos ese amigo, el detestable, desprecian a Starbucks, preparan su café en una balanza y proclaman en voz alta “notas de vino, corteza de pastel y una vivaz… Continue Reading →
Casi cualquier cosa se puede convertir en DATOS. Desarrollar una comprensión profunda de los diferentes tipos de datos de aprendizaje automático es un requisito previo crucial para realizar el Análisis exploratorio de datos (EDA) y la Ingeniería funcional para modelos… Continue Reading →
Funciones de pérdida y optimizaciones Las máquinas aprenden mediante una función de pérdida. Es un método para evaluar qué tan bien un algoritmo específico modela los datos otorgados. Si las predicciones se desvían demasiado de los resultados reales, la función… Continue Reading →
Pendiente de gradiente para aprendizaje automático La optimización es el ingrediente más esencial en la receta de algoritmos de aprendizaje automático. Comienza con la definición de algún tipo de función de pérdida / función de costo y finaliza minimizando el… Continue Reading →
Recientemente tuve la oportunidad de utilizar una solución para abordar las Fake News con Machine Learning para abordar un problema que está en la vanguardia de los medios de comunicación estadounidenses, la dificultad de reconocer noticias falsas. Específicamente, apliqué dos… Continue Reading →
Desglose Los siguientes son los diversos pasos que caminaremos juntos y trataremos de obtener una comprensión. Contexto 2. Requisitos previos 3. Problema de sobreajuste 4. Objetivo 5. ¿Qué es Regularización? 6. Regularización de la norma L2 o Ridge 7. Norma… Continue Reading →
No solo lea sobre aprendizaje automático: ¡practíquelo! Después de invertir mucho tiempo y dinero en cursos, libros y videos, he llegado a una conclusión: la forma más efectiva de aprender ciencia de datos es mediante haciendo proyectos de ciencia de… Continue Reading →
El algoritmo de k-vecinos más cercanos (KNN) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado simple y fácil de implementar que se puede utilizar para resolver problemas de clasificación y regresión. ¡Pausa! Vamos a descomprimir eso. ABC. ¡Lo mantendremos súper simple!… Continue Reading →
Exploración de codificadores de categoría Una mejor codificación de datos categóricos puede significar un mejor rendimiento del modelo. En esta serie, voy a presentarle una amplia gama de opciones de codificación del paquete Categoría Encoders para usar con scikit-learn en… Continue Reading →