Detección de anomalías en espacio

Detección de anomalías en espacio con machine learning

La detección de anomalías es un aspecto muy importante en la monitorización de satélites. Detectar una anomalía a tiempo nos va a permitir, en muchos casos, tomar las medidas necesarias para que la anomalía no se produzca o para minimizar sus efectos. Te presentamos los retos, una solución sin machine learning, nuestra solución con machine …

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Guía rápida de IArtificial.net

Guía rápida de IArtificial.net

Descubre todos los artículos sobre Inteligencia Artificial, Machine Learning, Análisis de Datos, Recursos, etc. clasificados por temas. Con esta guía pretendemos ahorrarte tiempo y hacerte más fácil la navegación. Introducción al Machine Learning Estos artículos te proporcionan una introducción a los principales conceptos de Inteligencia Artificial y al Aprendizaje Automático (Machine Learning). Si te consideras …

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Antenas de Espacio Profundo & Inteligencia Artificial

Antena de Espacio Profundo

Hoy quería poneros al tanto sobre un proyecto de machine learning que estamos llevando a cabo con la Agencia Espacial Europea. Va sobre antenas e inteligencia artificial. Utilizamos antenas de espacio profundo para comunicarnos con satélites que estén en el «espacio profundo», por ejemplo, en Mercurio, Venus, Marte, etc. En la foto se puede apreciar …

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Correlación, Covarianza e IBEX-35

Correlación de Kendall de los retornos diarios de las empresas del IBEX 35

Tanto la correlación como la covarianza son técnicas que nos ayudan a entender mejor cómo varía una variable en función de otra. Vamos a ver 3 tipos de correlación: Pearson, Spearman y Kendall. Veremos qué son, cómo se calculan y en qué casos funcionan mejor. Como ejemplo en python encontraremos qué compañías del IBEX-35 está …

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Redes neuronales desde cero (II): algo de matemáticas

redes neuronales

En este segundo post de la serie nos adentraremos un poco en las matemáticas que hay detrás de las redes neuronales. Ya vimos algo de matemáticas en el anterior post, donde hablamos sobre las diferentes funciones de activación de las neuronas. Ahora veremos una de las partes más importantes de las redes neuronales: la asignación …

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La Maldición de la Dimensión en Machine Learning

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¿Sabías que a medida que aumenta el número de dimensiones, la distancias se vuelven menos discriminativas? A este efecto se le conoce con el nombre de la Maldición de la Dimensión (Curse of Dimensionality) y tiene un gran impacto en técnicas de aprendizaje automático basadas en distancias tales como K-Means y KNN (los k vecinos …

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Clustering (Agrupamiento), K-Means con ejemplos en python

Algoritmos de Clustering

El clustering consiste en la agrupación automática de datos. Es un tipo de aprendizaje automático no-supervisado. En castellano se denomina agrupamiento. Vamos a ver en más detalle en qué consiste el clustering, el algoritmo de agrupamiento más popular: K-Means y algunos ejemplos en python. Clustering – Agrupamiento El clustering consiste en la agrupación automática de …

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Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación

Precision, Recall, F1, Accuracy, Confusion Matrix

Cuando necesitamos evaluar el rendimiento en clasificación, podemos usar las métricas de precision, recall, F1, accuracy y la matriz de confusión. Vamos a explicar cada uno de ellos y ver su utilidad práctica con un ejemplo. Términos es Español Estas métricas también tienen su correspondiente nombre en español, pero es importante que sepas su nombre …

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Basura Espacial: competición con machine learning

Kelvins Collision Avoidance Challenge

La Agencia Espacial Europea ha creado una competición de machine learning para predecir el riesgo de colisión entre basura espacial y satélites de observación de la Tierra. La competición empieza oficialmente el 16 de Octubre. A partir de ese momento será posible descargar los datos y enviar soluciones. La competición finaliza el 16 de Diciembre …

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Avances en la generación de caras con GANs

Caras generadas a partir de una imagen y una pose

Los modelos generativos, también llamados GANs (Generative Adversarial Networks), permiten la creación de datos (e.g. imágenes) que no existen. En un artículo anterior vimos como los modelos generativos se habían utilizado para generar fotos de habitaciones de hoteles, caras humanas e incluso música. El último avance en la generación de caras nos viene de la …

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