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.
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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 …
Una de las ramas de estudio que cada vez esta ganando más popularidad dentro de las ciencias de la computación es el aprendizaje automático o Machine Learning. Muchos de los servicios que utilizamos en nuestro día a día como google, gmail, netflix, spotify o amazon se valen de las herramientas …
En el vertiginoso mundo actual de las finanzas; dónde la velocidad, frecuencia y volumen de los datos aumentan a un ritmo considerable; la aplicación combinada de tecnología y software, junto con algoritmos avanzados y diferentes métodos para recopilar, procesar y analizar datos se ha vuelto fundamental para obtener la …
Uno de los problemas más comunes con que nos solemos encontrar al desarrollar cualquier programa informático, es el de procesamiento de texto. Esta tarea puede resultar bastante trivial para el cerebro humano, ya que nosotros podemos detectar con facilidad que es un número y que una letra, o cuales …
Actualmente con el boom de la Big Data, tener nociones de probabilidad y estadística se ha hecho fundamental. En los últimos años ha habido un resurgimiento de todo lo relacionado con estadística , data mining y machine learning empujados principalmente por la explosión de datos con que contamos, estos conceptos combinados …
Es bien sabido que existen muchas formas de resolver un mismo problema, esto, llevado al mundo de la programación, a generado que existan o co-existan diferentes estilos en los que podemos programar, los cuales son llamados generalmente paradigmas. Así, podemos encontrar basicamente 4 paradigmas principales de programación: