Los clasificadores basados en reglas son solo otro tipo de clasificador que hace que la decisión de la clase dependa del uso de varias reglas «if..else». Estas reglas son fácilmente interpretables y, por lo tanto, estos clasificadores generalmente se usan para generar modelos descriptivos. La condición utilizada con «si» se denomina antecedente y la clase … Continue reading «Clasificador basado en reglas: aprendizaje automático»
En este artículo vamos a ver el análisis de las Olimpiadas usando Python. Los Juegos Olímpicos o Juegos Olímpicos modernos son los principales eventos deportivos internacionales que presentan competencias deportivas de verano e invierno en las que participan miles de atletas de todo el mundo en una variedad de competencias. Los Juegos Olímpicos se consideran … Continue reading «Análisis de datos de los Juegos Olímpicos usando Python»
La parte más importante de la canalización de aprendizaje automático es la implementación del modelo. Implementación de modelos significa que la implementación es el método mediante el cual integra un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción existente para permitir su uso con fines prácticos en tiempo real. Hay muchas maneras de implementar … Continue reading «Python: implementación de modelos mediante el servicio de TensorFlow»
En esta era de datos, es muy importante comprender los datos para obtener información procesable. ¡Y la visualización de datos es una parte muy importante para comprender los patrones y capas ocultos en los datos! ¿Qué te suena más interesante? ¿Un hermoso y descriptivo gráfico de barras o una aburrida hoja de cálculo con la … Continue reading «Las 10 mejores herramientas de visualización de datos en 2020»
El algoritmo Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) es uno de los algoritmos más nuevos desarrollados en el campo de los algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo. Este algoritmo fue desarrollado por DeepMind de Google, que es la división de Inteligencia Artificial de Google. Este algoritmo se mencionó por primera vez en 2016 en un artículo … Continue reading «Algoritmo Asynchronous Advantage Actor Critical (A3C)»
corpus Conll2000 define los fragmentos utilizando etiquetas IOB. Especifica dónde comienza y termina el fragmento, junto con sus tipos. Se puede entrenar un etiquetador de parte del discurso en estas etiquetas IOB para potenciar aún más una subclase ChunkerI. Primero, utilizando el método de corpus chunked_sents() , se obtiene un árbol y luego se transforma … Continue reading «PNL | Chunker basado en Tagger de entrenamiento | conjunto 2»
Aunque cualquier implementación del algoritmo Asynchronous Advantage Actor Critic seguramente será compleja, todas las implementaciones tendrán una cosa en común: la presencia de la Red Global y la clase trabajadora. Clase de red global: contiene todas las operaciones de Tensorflow necesarias para crear de forma autónoma las redes neuronales. Clase de trabajador: esta clase se … Continue reading «Explicación de las Funciones Fundamentales involucradas en el algoritmo A3C»
Conjunto de datos: lo proporciona Kaggle del repositorio de aprendizaje automático de UCI, en uno de sus desafíos https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data . Es un conjunto de datos de pacientes con cáncer de mama con tumor maligno y benigno. La regresión logística se utiliza para predecir si el paciente dado tiene un tumor maligno o benigno según los atributos … Continue reading «ML | Diagnóstico de cáncer de mama de Kaggle en Wisconsin mediante regresión logística»
La clase nltk.probability.ConditionalFreqDist es un contenedor para instancias de FreqDist, con una FreqDist por condición. Se utiliza para contar frecuencias que dependen de otra condición, como otra palabra o una etiqueta de clase. Se está utilizando aquí para crear una clase compatible con API además de Redis mediante RedisHashFreqDist . En el código que se … Continue reading «PNL | Almacenamiento de distribución de frecuencia condicional en Redis»
¿Qué es un corpus? Un corpus se puede definir como una colección de documentos de texto. Puede pensarse como un conjunto de archivos de texto en un directorio, a menudo junto con muchos otros directorios de archivos de texto. Como esta hecho ? NLTK ya define una lista de rutas de datos o directorios en … Continue reading «PNL | corpus personalizado»