Categoría: Machine Learning

5 ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

Posted on by Rudeus Greyrat

El aprendizaje automático implica el uso de inteligencia artificial para permitir que las máquinas aprendan y mejoren automáticamente una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente sobre esa tarea. Este proceso comienza brindándoles datos de buena calidad, también llamados datos de entrenamiento, y luego entrena las máquinas mediante la construcción de varios modelos … Continue reading «5 ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes»

Diferencia entre Big Data y Machine Learning

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Big Data: son datos, información o estadísticas relevantes enormes, grandes o voluminosos adquiridos por las grandes organizaciones y empresas. Se crearon y prepararon muchos software y almacenamiento de datos, ya que es difícil calcular manualmente los grandes datos. Se utiliza para descubrir patrones y tendencias y tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la … Continue reading «Diferencia entre Big Data y Machine Learning»

Hiperparámetros Métodos de optimización – ML

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Los hiperparámetros son aquellos parámetros que establecemos para el entrenamiento. Los hiperparámetros tienen un gran impacto en la precisión y la eficiencia al entrenar el modelo. Por lo tanto, era necesario configurarlo con precisión para obtener resultados mejores y más eficientes. Primero analicemos algunos métodos de búsqueda exhaustiva para optimizar el hiperparámetro. Métodos de búsqueda … Continue reading «Hiperparámetros Métodos de optimización – ML»

Introducción al aprendizaje automático con Python

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El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos. En este artículo, veremos los conceptos básicos del aprendizaje automático y la … Continue reading «Introducción al aprendizaje automático con Python»

Google Meet Summarizer multilingüe – Proyecto Python

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A principios de 2020, enfrentamos la mayor crisis del siglo XXI: la pandemia de COVID-19. En medio del caos, la generación finalmente encontró una manera de hacer el trabajo mediante la introducción de la automatización en todos los demás aspectos de la vida. Tras el golpe de la pandemia, nos hemos encontrado con un aumento … Continue reading «Google Meet Summarizer multilingüe – Proyecto Python»

Análisis de datos exploratorios en el conjunto de datos Iris

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En este artículo, discutiremos cómo realizar un análisis exploratorio de datos en el conjunto de datos de Iris. Antes de continuar con este artículo, hemos utilizado dos términos, es decir, EDA e Iris Dataset. Veamos un resumen sobre estos conjuntos de datos. ¿Qué es el análisis exploratorio de datos? El análisis exploratorio de datos (EDA) … Continue reading «Análisis de datos exploratorios en el conjunto de datos Iris»

Sistema de recomendación en Python

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Hay muchas aplicaciones en las que los sitios web recopilan datos de sus usuarios y los usan para predecir los gustos y disgustos de sus usuarios. Esto les permite recomendar el contenido que les gusta. Los sistemas de recomendación son una forma de sugerir elementos e ideas similares a la forma de pensar específica de … Continue reading «Sistema de recomendación en Python»

Corrección de Sheppard para momentos | ML

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Prerrequisito: Momentos Crudos y Centrales Suponemos en datos agrupados que las frecuencias se concentran en la parte media del intervalo de clase. Esta suposición no se cumple en general y se introduce un error de agrupación . Tal efecto puede corregirse al calcular los momentos utilizando la información sobre el ancho del intervalo de clase. … Continue reading «Corrección de Sheppard para momentos | ML»

ML | Introducción a PCA del núcleo

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ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES: es una herramienta que se utiliza para reducir la dimensión de los datos. Nos permite reducir la dimensión de los datos sin mucha pérdida de información. PCA reduce la dimensión al encontrar algunas combinaciones lineales ortogonales (componentes principales) de las variables originales con la varianza más grande. El primer componente principal … Continue reading «ML | Introducción a PCA del núcleo»

Minería de reglas de asociación en programación R

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La minería de reglas de asociación en lenguaje R es un algoritmo no lineal no supervisado para descubrir cómo se asocian los elementos entre sí. En él, la Minería frecuente muestra qué elementos aparecen juntos en una transacción o relación. Es utilizado principalmente por minoristas, tiendas de comestibles, un mercado en línea que tiene una … Continue reading «Minería de reglas de asociación en programación R»