Introducción En este Proyecto Machine Learning, desarrollaremos y evaluaremos el rendimiento y el poder predictivo de un modelo entrenado y probado sobre los datos recopilados de las casas en los suburbios de Boston. Una vez que obtengamos un buen ajuste, usaremos este modelo para predecir sobre el valor monetario de una casa que se encuentra … Leer más
TensorFlow es una popular biblioteca de software de código abierto de Google. Originalmente, fue desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno de Google. A medida que la comunidad de investigación de AI se hacía cada vez más colaborativa, TensorFlow se lanzó bajo la licencia de código abierto Apache 2.0. El estudio detallado … 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
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
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
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
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
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
Ejemplo de implementación de Machine Learning en 5 minutos (en la Parte 3). Implementar un modelo de Machine Learning en regresión lineal en Python. Regresión lineal Requisito previo: Tipos de Machine Learning y lista de algoritmos Regresión lineal es uno de los más comunes, unos 200 años de antigüedad y más fácilmente comprensible en estadísticas … Leer más