Santiago Fernández
El aprendizaje conjunto se ha convertido en un enfoque popular en el aprendizaje automático, ya que combina múltiples modelos para producir mejores resultados que cualquier modelo individual por sí solo. Dos técnicas comunes en el aprendizaje en conjunto son el embolsado y el impulso. Bagging, o Bootstrap Aggregating, es un método que tiene como objetivo … Read more
En el mundo actual impulsado por los datos, la capacidad de crear visualizaciones de datos interactivas se ha vuelto crucial para las empresas y organizaciones que buscan darle sentido a la cantidad cada vez mayor de información a su disposición. Bokeh, una poderosa biblioteca de Python, se ha convertido en una opción popular para crear … Read more
Con el uso generalizado de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter e Instagram, la cantidad de datos generados diariamente es astronómica. Las empresas y los individuos han recurrido al uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el análisis de redes sociales con el fin de extraer información de esta enorme cantidad de datos … Read more
Explorando la ciencia de datos en la nube: AWS y Azure La ciencia de datos se ha vuelto cada vez más vital en la era digital actual, a medida que las empresas y organizaciones dependen de conocimientos basados en datos para tomar decisiones informadas. Como resultado, las plataformas en la nube como Amazon Web Services … Read more
Una guía para el escalado de funciones en el aprendizaje automático El escalado de funciones es un paso crucial en el proceso de preparación de datos para algoritmos de aprendizaje automático. Implica transformar el rango de características a una escala estándar, lo que ayuda al algoritmo a converger más rápido y producir resultados más precisos. … Read more
Estudio de caso: Detección de fraude con aprendizaje automático En la era digital actual, el aumento de las actividades fraudulentas se ha convertido en una preocupación importante para las empresas de diversos sectores. Como resultado, las empresas recurren cada vez más a tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático para ayudar a detectar y prevenir comportamientos … Read more
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones en un entorno para maximizar alguna noción de recompensa acumulativa. A diferencia de otros tipos de aprendizaje automático, donde el algoritmo recibe un conjunto de datos etiquetados para aprender, el aprendizaje por refuerzo consiste … Read more
La optimización de hiperparámetros es un paso crucial en el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático. Implica ajustar los parámetros que gobiernan el proceso de aprendizaje para maximizar el rendimiento del modelo. Dos métodos populares para la optimización de hiperparámetros son la búsqueda en cuadrícula y la búsqueda aleatoria. Grid Search es un … Read more
El campo de la educación ha experimentado una transformación sustancial en los últimos años, gracias en gran parte a los avances en la ciencia de datos. La ciencia de datos, el proceso de recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos para obtener información valiosa, ha encontrado numerosas aplicaciones en el ámbito de la educación. … Read more
Como científicos de datos, trabajamos constantemente con grandes volúmenes de datos y necesitamos herramientas eficientes para gestionarlos y analizarlos. En los últimos años, las bases de datos NoSQL han ganado popularidad como alternativa a las bases de datos relacionales tradicionales. Las bases de datos NoSQL ofrecen flexibilidad, escalabilidad y alto rendimiento, lo que las hace … Read more