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En muchas batallas decisivas, se trazan líneas de batalla, se hacen estrategias y emerge un ganador. Sin embargo, a veces, lastimosamente, las batallas se pierden debido a la ignorancia total, ignorancia incluso donde está el frente de batalla, y más tristemente, el autoengaño. Una brillante pieza de análisis de Forrester informa que [19659003] 40 “empresas … Leer más
Azure Databricks es una poderosa tecnología que ayuda a unificar el proceso de análisis entre Data Engineers y Data Scientists al proporcionar un flujo de trabajo que ambas disciplinas de usuarios pueden comprender y utilizar fácilmente. Los Data Engineers pueden usarlo para crear trabajos que ayuden a entregar datos a Data Scientists, que luego pueden … Leer más
La regresión lineal es la forma más simple de Machine Learning que existe. En esta publicación, veremos cómo funciona la regresión lineal y cómo implementarla en Python desde cero. Te dejo un video con la explicación, míralo aquí: https://medium.com/media/6e3166daa3b4eb451f1e874d17a2da0f/href Regresión lineal En las estadísticas, la regresión lineal es un enfoque lineal para modelar la relación … Leer más
Con respecto a estos Iteradores Python sabemos que las personas que trabajan en Machine Learning e Inteligencia artificial (AI) dependen mucho de los iteradores (y generadores) en Python. Son un concepto básico del lenguaje y se usan mucho en paquetes de Machine Learning como scikit-learn o Keras . Comprender cómo funcionan y por qué los … Leer más
Recientemente tuve la oportunidad de asistir a un seminario de la maravillosa Dra. Dave Parry, que actualmente está trabajando en Big Data in Healthcare en la Universidad Tecnológica de Auckland Me gustaría resumir ese seminario, enfatizando en algunos puntos clave. Estos pueden considerarse vitales para cualquiera que busque comenzar en el espacio de Inteligencia Artificial … Leer más
Con deep q learning si estás entusiasmado con machine learning e interesado en cómo se puede aplicar a Gaming u Optimization, este artículo es para ti. Veremos los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo y, más específicamente, deep q learning por refuerzo (redes neuronales + deep q learning) aplicado al juego Snake. ¡Introduzcámonos en él! La … Leer más
Machine Learning Parte 3 – Selección de métricas de evaluación correcta: Métricas de clasificación. Machine Learning , un tema que hemos visto en el artículo anterior Parte 1 y Parte 2 en el cual discutimos las métricas para los problemas de regresión. En este artículo se presentan las métricas de evaluación de clasificación. Presentemos … Leer más
Autocontrolado, semiesperado y débilmente supervisado Cuando ingrese a Machine Learning, rápidamente se enterará del aprendizaje supervisado y no supervisado. Dos enfoques diferentes que resuelven dos tipos de problemas diferentes. Dado que el Aprendizaje automático y especialmente el Aprendizaje profundo están evolucionando a gran velocidad, las cosas se han vuelto un poco más complicadas. La línea … Leer más
Implementación práctica En la primera parte hemos visto cómo se deriva Back Propagation de una manera para minimizar la función de costo. En este artículo veremos el aspecto de la implementación y algunas de las mejores prácticas para evitar errores comunes. Todavía estamos en el modo simple, donde la entrada se maneja de una en una. … Leer más
Me construyo experimentos antes de usar Sacred (gracias Nicolas por la selección) La afinación del modelo es mi tarea menos favorita como científico de datos. Yo lo odio . Creo que es porque administrar los experimentos es algo que siempre resulta muy complicado. Mientras buscaba herramientas para ayudarme, vi a mucha gente mencionar Sacred así … Leer más