Jose Martinez Heras 
La regresión lineal es una de las técnicas más usadas en Machine Learning. Su fortaleza estriba en su simplicidad e interpretabilidad. La regresión polinómica, como ya veremos, es una extensión de la regresión lineal. Regresión Lineal – Teoría La regresión lineal es una técnica paramétrica de machine learning. Con «paramétrica» queremos decir que incluso antes …
En este artículo, vamos a aplicar Inteligencia Artificial a todas las noticias de portada de meneame.net en 2018. Empezaremos realizando un análisis estadístico y visualización de datos. Después usaremos Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático. Quisiera agradecer a Alfonso Martínez Heras su colaboración en este proyecto. Alfonso se ha encargado de crear un web scrapper …
Estas son las 15 mejores librerías de python para Machine Learning. Temas: Visualización, Cálculo Numérico, Análisis de Datos, Aprendizaje Automático, Deep Learning, Inteligencia Artificial Explicable, Procesamiento del Lenguaje Natural y mucho más. Todas las librerías de python que vamos a ver son gratuitas. Librerías de Python para Visualización Una de las fases del proceso de Machine …
El análisis de errores es una de las fases del proceso de machine learning más importantes. El análisis de errores nos va a permitir saber qué hacer para mejorar el rendimiento de un modelo de machine learning. Para analizar errores, nos vamos a concentrar en los errores entrenamiento y los errores de generalización. En particular: …
En Machine Learning, la Generalización es la capacidad de obtener buenos resultados con datos nuevos. En este artículo vamos a hablar de por qué es tan importante la generalización y cómo medirla. Intuición gráfica de la Generalización en Machine Learning Para explicar el concepto de generalización, vamos a intentar usar un ejemplo gráfico y usar …
El Error Cuadrático Medio es el criterio de evaluación más usado para problemas de regresión. Se usa sobre todo cuando usamos aprendizaje automático supervisado. Para cada dato histórico podremos indicar el resultado correcto. Vamos a ver como se calcula. Cálculo del Error Cuadrático Medio Vamos a calcular el error cuadrático medio con un ejemplo. En …
A la hora de usar Machine Learning, es conveniente seguir un proceso si queremos obtener buenos resultados. Al seguir un proceso, podemos hacer un mejor uso de nuestro tiempo. Además tendremos una orientación sobre qué es lo que debemos hacer en caso de que nuestros resultados no sean tan buenos como esperábamos. En este artículo …
Cuando usamos aprendizaje automático, podemos realizar tareas de clasificación o de regresión. La diferencia está en el tipo de resultado que queremos que la técnica de machine learning produzca. Veamos la diferencia. Clasificación Cuando usamos clasificación, el resultado es una clase, entre un número limitado de clases. Con clases nos referimos a categorías arbitrarias según …
Una de las características más importante de la Inteligencia Artificial, es su capacidad de aprender automáticamente. En este artículo vamos a explicar cómo aprende la Inteligencia Artificial y los tipos de aprendizaje automático que existen: supervisado, no-supervisado, semi-supervisado y por refuerzo. Para hacerlo más interesante, vamos a empezar con un ejemplo. Imaginaos que tenemos que …
El Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, era hasta hace poco uno de los campos de la inteligencia artificial. Ahora, la mayoría de la gente, cuando dice «Inteligencia Artificial» en realidad se está refiriendo al Machine Learning. Veamos la diferencia. Inteligencia Artificial De acuerdo con la wikipedia, la Inteligencia Artificial (IA), es la inteligencia …