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Posteos interesante sobre las tecnologías mas utilizadas como Big Data, Machine Learning e IA, además de las herramientas de programación y bibliotecas mas utilizadas como son Python, Tensorflow, Scykit-learn entre muchos otros.

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Entrenando Deep Neural Networks

Accesorios de Deep Learning Las Deep Neural Networks son un avance clave en el campo de la visión por computadora y el reconocimiento de voz. Durante la última década, las redes profundas han permitido a las máquinas reconocer imágenes, hablar… Continue Reading →

Natural Language Processing: Count Vectorization with scikit-learn

Esta es una demostración sobre cómo usar la vectorización de conteos con scikit-learn en datos de texto real. Vectorización de recuento (AKA One-Hot Encoding) Si aún no lo has hecho, echa un vistazo a mi publicación anterior sobre incrustaciones de… Continue Reading →

Eventos neuronales en Python

Las redes neuronales biológicas, como el cerebro humano, consisten en células especializadas llamadas neuronas. Existen varios tipos de neuronas, pero todas se basan en el mismo concepto. Las moléculas de señalización llamadas neurotransmisores se liberan en la sinapsis, el punto… Continue Reading →

Financial data analysis

Predicción de elegibilidad de préstamo: Análisis de datos exploratorios En la primera parte de esta serie, mostré algunos procesos básicos de datos que incluyen: eliminar características constantes, eliminar funciones duplicadas, eliminar filas duplicadas, eliminar características asociado> 85% de valores perdidos…. Continue Reading →

Comparison of Tree Classifiers

Los Tree Classifiers pertenecen a los algoritmos de aprendizaje automático por conjuntos. Hay muchos Tree Classifiers y algunos de ellos son Árbol de decisiones Bosque aleatorio Máquina de mejora de degradado AdaBoost CART En este blog, comparo el rendimiento de… Continue Reading →

Decision Boundary Visualization(A-Z)

Significado, significado, implementación Los problemas de clasificación han sido muy comunes y esenciales en el campo de la ciencia de datos. Por ejemplo: retinopatía diabética, análisis del estado de ánimo o sentimientos, reconocimiento de dígitos, predicción del tipo de cáncer… Continue Reading →

Clasificador CNN de razas de perros

Deep Learning: ¿Cómo construir un detector de perros y un clasificador CNN de razas de perros?! Este trabajo es parte del proyecto final de Data Science de Udacity. Descripción general: Puede pensar en reconocer la raza de un perro en… Continue Reading →

BERT y Mask R-CNN: tiempos de entrenamiento más rápidos con AWS

Dos de los modelos de aprendizaje automático más populares utilizados en la actualidad son BERT, para procesamiento del lenguaje natural (PNL), y Mask R-CNN, para reconocimiento de imágenes. En los últimos meses, AWS ha mejorado significativamente la infraestructura subyacente, la… Continue Reading →

Variables categóricas en deep learning: tres formas de codificarlas

Los modelos de machine learning y deep learning, 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… Continue Reading →

Google Colab: Jupyter Lab con esteroides

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… Continue Reading →

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