Cassandra es una base de datos relacional NoSQL de alto rendimiento que utilizan algunas de las compañías más grandes, incluidas Netflix y Reddit. Aunque originalmente se diseñó para ejecutarse localmente, esta base de datos también se puede usar en servicios en la nube. Las instancias de AWS EC2, en particular, son una opción de host … Leer más
En este artículo, vamos a desglosar el reinforcement learning y analizaremos algunos de los componentes que se unen para crear un sistema de reinforcement learning. ¿Qué es el aprendizaje de refuerzo (Reinforcement learning)? Si nunca antes has oído hablar del aprendizaje de refuerzo o reinforcement learning, ¡no te preocupes! El concepto es muy sencillo. A … Leer más
Light Bulb es una herramienta que nos ayuda a entrenar, etiquetar, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin ningún tipo de codificación. Vaya directamente al proyecto Github aquí . Supongamos que queremos crear una aplicación para compartir fotos, por ejemplo algo así como CatSnap que permite a sus usuarios enviar fotos de gatos, y … Leer más
Casi cualquier cosa se puede convertir en datos. Desarrollar una comprensión profunda del aprendizaje automatico ejemplos y sus diferentes tipos de datos es un requisito previo crucial para realizar el análisis exploratorio de datos (EDA) y la ingeniería funcional para modelos de aprendizaje automático. También necesita convertir tipos de datos de aprendizaje automático de algunas … Leer más
Funciones de pérdida en Machine Learning y optimizaciones Las máquinas aprenden mediante una función de pérdida. Es un método para evaluar qué tan bien un algoritmo específico modela los datos otorgados. Si las predicciones se desvían demasiado de los resultados reales, la función de pérdida en Machine Learning arrojaría un número muy grande. Poco a … Leer más
Pendiente de gradiente para aprendizaje automático La optimización es el ingrediente más esencial en la receta de algoritmos de aprendizaje automático. Comienza con la definición de algún tipo de función de pérdida / función de costo y finaliza minimizando el uso de una u otra rutina de optimización. La elección del algoritmo de optimización puede … Leer más
Recientemente tuve la oportunidad de utilizar una solución para abordar las Fake News con Machine Learning para abordar un problema que está en la vanguardia de los medios de comunicación estadounidenses, la dificultad de reconocer noticias falsas. Específicamente, apliqué dos enfoques para las Fake News con Machine Learning para identificar artículos noticiosos deliberadamente engañosos: regresión … Leer más
En este post veremos: ¿Qué es Regularización en Machine Learning?. Como por ejemplo Regulaciones Lasso (L1) vs Ridge (L2). Los siguientes son los diversos pasos que caminaremos juntos y trataremos de obtener una comprensión. Contexto. Requisitos previos. Problema de sobreajuste. Objetivo. ¿Qué es Regularización en Machine Learning?. Regularización en Machine Learning de la norma L2 … Leer más
No solo lea sobre aprendizaje automático: ¡practíquelo! Después de invertir mucho tiempo y dinero en cursos, libros y videos, he llegado a una conclusión: la forma más efectiva de aprender ciencia de datos es mediante haciendo proyectos de ciencia de datos. Leer, escuchar y tomar notas es valioso, pero no es hasta que resuelves un … Leer más
El algoritmo KNN de Machine Learning o de k-vecinos más cercanos (K-Nearest Neighbors o KNN) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado, simple y fácil de implementar que se puede utilizar para resolver problemas de clasificación y regresión. Analicemos eso. Una explicación de manera simple Un algoritmo de Machine Learning (a diferencia de un algoritmo de aprendizaje … Leer más