En este artículo, analizaré la utilidad de cada una de las métricas de regresión en aprendizaje automático según el objetivo y el problema que intentamos resolver. Parte 1 presentó las primeras cuatro métricas como se muestra a continuación, mientras que las restantes se presentan en este artículo. Recordemos primero las principales métricas de regresión en … Leer más
Las métricas de regresión en aprendizaje automático ml y cada modelo de Machine Learning que la utiliza intenta resolver un problema con un objetivo diferente utilizando un conjunto de datos diferente y, por lo tanto, es importante comprender el contexto antes de elegir una métrica. Generalmente, las respuestas a la siguiente pregunta nos ayudan a … Leer más
Mucha gente me pregunta, ¿qué es Data Science? Si hace esta pregunta a diferentes data science, probablemente obtendrá una variedad de respuestas diferentes. No solo el campo es interdisciplinario, sino que el mercado de trabajo también exige diferentes conjuntos de habilidades del data science en diferentes roles laborales. Dependiendo de la naturaleza de su trabajo, … Leer más
Machine Learning Online, si estás leyendo esto ya sabes lo que es Machine Learning pero solo como una formalidad vamos a dar definciones: Machine Learning (ML) Un subconjunto de inteligencia artificial (AI) , es el área de la ciencia computacional que se enfoca en interpretar, analizar patrones y estructuras en datos para permitir el aprendizaje … Leer más
Las herramientas de aprendizaje automático como herramienta (MLaaS) para el análisis de datos podrían aumentar la precisión y la eficiencia de su investigación en el ámbito de la ciencia de datos. Sin requerir costos iniciales sustanciales de los equipos in situ. Eso es porque las opciones de MLaaS existen en la nube. Aquí hay seis … Leer más
¿Qué se logra en este artículo? Lo siguiente se logra en este dataset Comprender la definición de Árboles de decisión Implementación Cargar los datos Visualizar los datos usando una matriz de correlación y un par plot Construyendo un Decision Tree Classifier Determinando la precisión del modelo usando una matriz de confusión Visualizando el árbol de … Leer más
Originalmente tenía la intención de jugar con tensor MXNet long atrás, en la época en que Gluon se lanzó públicamente. Las cosas se pusieron ocupadas. Me desvié. Finalmente comencé a usar tensor MXNet recientemente. Con el fin de conocer mi camino, pensé que cubrir algunos conceptos básicos, como cómo se manejan los tensores y los … Leer más
Algoritmo t-SNE: Introducción Siempre he tenido una pasión por aprender 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. A menudo, los algoritmos no son técnicamente nuevos, pero son nuevos para mí, lo que … Leer más
En este tutorial quiero mostrarle cómo puede entrenar redes neuronales para realizar la función de puertas lógicas de una red. Voy a sumergirme en el propósito de cada neurona individual en la red y demostrar que ninguna se desperdicia. Fundamentaremos esto utilizando un ejemplo de problema de Tensorflow Playground para que pueda implementar y experimentar … Leer más
Google AI finalmente ha lanzado la versión beta de Google AutoML un servicio que algunos dicen que cambiará la forma en que lo hacemos aprendizaje profundo por completo. Google AutoML es un nuevo paquete de software en la nube de herramientas de aprendizaje automático. Se basa en la investigación de vanguardia de Google sobre reconocimiento … Leer más