Machine Learning es la ciencia (y el arte) de programar ordenadores para que éstos puedan aprender de los datos.
En muchas técnicas de aprendizaje automático, el aprendizaje consiste en encontrar los coeficientes que minimizan una función de coste. La regularización consiste en añadir una penalización a la función de coste. Esta penalización produce modelos más simples que generalizan mejor. En este artículo vamos a hablar de las regularizaciones más usadas en machine learning: Lasso …
El gradiente descendiente es la base de aprendizaje en muchas técnicas de machine learning. Por ejemplo, es fundamental en deep learning para entrenar redes neuronales. También es necesario para la regresión logística. Y en muchos casos, al hacer regresión lineal o polinómica es mejor usar el método del gradiente descendiente que el de los mínimos …
En este primer post de una serie de tres, hablaremos de una de las ramas más importantes del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, las redes neuronales. Abordaremos este tema desde cero, empezando por la historia de las redes neuronales, sus conceptos básicos, nos adentraremos en las matemáticas que están involucradas en ellas e implementaremos …
Hay tres tipos de análisis de datos que podemos realizar: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Veamos en qué consiste cada uno de ellos y cómo combinarlos. Análisis Descriptivo El análisis descriptivo se ocupa de estudiar el pasado. Como el nombre indica, el análisis descriptivo se usa para describir lo que ha pasado. Hay varias formas de …
En algunas ocasiones nos encontraremos con datos que siguen una función polinómica. En estos casos, el mejor modelo que podemos usar es la regresión polinómica. Este artículo explica la teoría detrás de la regresión polinómica y cómo usarla en python. Regresión Polinómica – Teoría La regresión polinómica es, en realidad, una regresión lineal. El truco …
El contraste de hipótesis es una de las técnicas estadísticas más conocidas para juzgar si una determinada propiedad de una población es compatible con lo que podemos observar obteniendo una muestra de esta población. Un poco de estadística básica Vayamos poco a poco. Para comprender la base de la técnica del contraste de hipótesis, necesitamos …
EU Datathon 2019 EU Datathon 2019 es un certamen que tiene como objetivo fomentar el uso de los datos abiertos que proporciona la Unión Europea. El certamen permite a los concursantes mostrar sus habilidades en la utilización de los datos y también sus ideas innovadoras. Además, les ofrece la oportunidad de establecer contactos y encontrar apoyo …
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 …
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: …