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Cómo aprender sobre S3 puede ayudarlo a diseñar un datalake ideal en AWS Si ha tenido alguna conexión con el mundo de los datos, probablemente haya escuchado alguna frase memorable, a menudo peculiar, sobre cuán valiosos son los datos. Estoy pensando en frases como … “Los datos son el nuevo petróleo”. “Sin grandes datos, eres … Leer más
Uno de los mayores desafíos subestimados en el desarrollo del aprendizaje automático es el despliegue de los modelos entrenados en la producción que también de forma escalable. Una de las bromas que he leído es “La forma más común en que se implementa Machine Learning hoy es en diapositivas de powerpoint :)”. ¿Por qué Docker? … Leer más
Los modelos de machine learning y deep learning (aprendizaje profundo), como los de Keras, requieren que todas las variables de entrada y salida sean numéricas. Esto significa que si sus datos contienen datos categóricos, debes codificarlo a números antes de que puedas ajustar y evaluar un modelo. Las dos técnicas más populares son una codificación … Leer más
Además de lindos corgies y gatos animados en tu cuaderno Corgis and Cats en Google Colab Estoy trabajando en un proyecto de Deep Learning que necesito entregar en un par de semanas. Desafortunadamente, mi pobre MacBook está teniendo dificultades para procesar todos los datos de mi proyecto y los modelos complejos que estoy generando en … Leer más
Conceptos esenciales Aprendizaje: supervisado sin supervisión de refuerzo (estás aquí) El aprendizaje automático por refuerzo ocupa un lugar interesante en el mundo de los problemas de aprendizaje automático. Por un lado, utiliza un sistema de retroalimentación y mejora que se parece a cosas como el aprendizaje supervisado con descenso de gradiente. Por otro lado, normalmente … Leer más
Introducción Siempre me ha apasionado el aprendizaje y me considero un aprendiz de por vida. Estar en SAS, como científico de datos, me permite aprender y probar nuevos algoritmos y funcionalidades que regularmente lanzamos a nuestros clientes. Muchas veces, los algoritmos no son técnicamente nuevos pero son nuevos para mí, lo que hace que sea … Leer más
¿Qué es la regresión lineal?, En cualquier negocio hay algunas variables fáciles de medir, como Edad, Género, Ingresos, Nivel de Educación, etc. y hay algunas variables difíciles de medir, como la cantidad de préstamo a otorgar. El número de días que un paciente permanecerá en el hospital, precio de la casa después de 10 años, … Leer más
La Covarianza y correlación en Machine Learning son muy útiles para comprender la relación entre dos variables continuas. La covarianza indica si ambas variables varían en la misma dirección (covarianza positiva) o en dirección opuesta (covarianza negativa). No hay importancia en el valor numérico de covarianza, solo el signo es útil. Mientras que la correlación … Leer más
La regresión lineal es un campo de estudio que enfatiza la relación estadística entre dos variables continuas conocidas como variables de predicción y respuesta . (Nota: cuando hay más de una variable predictora, se convierte en regresión lineal múltiple). La variable predictora se denota con mayor frecuencia como x y también se conoce como variable independiente. La variable de respuesta se denota con mayor … Leer más
Redes neuronales de aprendizaje profundo posee la convolución y la capa convolucional que son los principales bloques de construcción utilizados en las redes neuronales convolucionales. Una convolución es la simple aplicación de un filtro a una entrada que da como resultado una activación. La aplicación repetida del mismo filtro a una entrada da como resultado … Leer más