De más esta decir que el sentido de la visión es uno de los grandes prodigios de la Naturaleza. En fracciones de segundos, podemos identificar objetos dentro de nuestro campo de visión, sin siquiera detenernos a pensar en ello. Pero no sólo podemos nombrar estos objetos que observamos, sino …
Las variables aleatorias han llegado a desempeñar un papel importante en casi todos los campos de estudio: en la Física, la Química y la Ingeniería; y especialmente en las ciencias biológicas y sociales. Estas variables aleatorias son medidas y analizadas en términos de sus propiedades estadísticas y probabilísticas, de …
TensorFlow es una biblioteca open source desarrollada por Google que nos permite realizar cálculos numéricos usando diagramas de flujo de datos. Los nodos del grafo representan operaciones matemáticas, mientras que los arcos del grafo representan los arreglos de datos multidimensionales (tensores) comunicados entre ellos. Esta arquitectura flexible nos …
Uno de los conceptos más importantes en Machine Learning es el overfitting o sobreajuste del modelo. Comprender como un modelo se ajusta a los datos es muy importante para entender las causas de baja precisión en las predicciones. Un modelo va a estar sobreajustado cuando vemos que se desempeña …
Continuando donde nos quedamos en el artículo anterior Ejemplo de Machine Learning - preprocesamiento y exploración; ahora es tiempo de ingresar en el terreno de la selección de atributos.
La selección de atributos es el proceso por el cual seleccionamos un subconjunto de …
En mi artículo Machine Learning con Python, hice una breve introducción a los principales conceptos que debemos conocer de Machine Learning. En este artículo, la idea es profundizar un poco más en ellos y presentar algunos conceptos nuevos con la ayuda de un ejemplo práctico.
En …
En mi artículo anterior, Análisis de datos categóricos con Python, mencione la importancia de reconocer los distintos tipos de datos con que nos podemos encontrar al realizar análisis estadísticos y vimos también como podemos trabajar con los datos categóricos. En esta oportunidad, vamos a ver como podemos manipular, interpretar …
Cuando trabajamos con estadísticas, es importante reconocer los diferentes tipos de datos: numéricos (discretos y continuos), categóricos y ordinales. Los datos no son más que observaciones del mundo en que vivimos, por tanto, los mismos pueden venir en diferentes formas, no solo numérica. Por ejemplo, si le preguntáramos a …
Si bien el conjunto de los números reales $\mathbb{R}$, parece contener todos los números que podríamos llegar a necesitar. Existe todavía una dificultad, el hecho de que sólo se pueden tomar raíces cuadradas de los números positivos (o cero) y no de los negativos. Desde el punto de …
Una característica notable de los seres humanos es su inherente necesidad y capacidad de agrupar objetos de acuerdo a criterios específicos. La idea de la clasificación de ciertos objetos en grupos similares, o conjuntos, es uno de los conceptos más fundamentales de la matemática moderna. La teoría de conjuntos …