sklearn.preprocessing.Binarizer() es un método que pertenece al módulo de preprocesamiento. Desempeña un papel clave en la discretización de valores de características continuas. Ejemplo #1: Los datos continuos de valores de píxeles de una imagen en escala de grises de 8 bits tienen valores que oscilan entre 0 (negro) y 255 (blanco) y se necesita que sea … Continue reading «sklearn.Binarizer() en Python»
El Dummy Regressor es un tipo de regresor que ofrece predicciones basadas en estrategias simples sin prestar atención a los datos de entrada. Al igual que Dummy Classifier, la biblioteca sklearn también proporciona Dummy Regressor, que se utiliza para establecer una línea de base para comparar otros Regressor existentes, a saber, Poisson Regressor, Linear Regression, … Continue reading «Regresor ficticio»
La convolución de núcleo continuo fue propuesta por el investigador de la Universidad Verije de Ámsterdam en colaboración con la Universidad de Ámsterdam en un artículo titulado ‘ CKConv: Convolución de núcleo continuo para datos secuenciales ‘. La motivación detrás de esto es proponer un modelo que utilice las propiedades de las redes neuronales de … Continue reading «Convolución continua del kernel»
Data Science es uno de los campos técnicos más populares en los tiempos actuales. ¿Y por qué no? Casi todas las industrias, desde la atención médica, el automóvil o incluso la agricultura, generan datos. ¡Y Data Science es la llave dorada que convierte estos datos densos y complicados en un lenguaje simple que los humanos … Continue reading «¿Cómo obtener una maestría en ciencia de datos en 2020?»
Título del proyecto: Detección y análisis de gritos humanos para controlar la tasa de criminalidad mediante aprendizaje automático y aprendizaje profundo La delincuencia es el mayor problema social de nuestra sociedad que se propaga día a día. Se cometen miles de delitos todos los días, y todavía muchos están ocurriendo en este momento también en … Continue reading «Detección y análisis de gritos humanos para controlar la tasa de criminalidad: idea de proyecto»
Desde la disponibilidad de cantidades asombrosas de datos en Internet, los investigadores y científicos de la industria y la academia continúan tratando de desarrollar modos de transferencia de datos más eficientes y confiables que los métodos actuales de vanguardia. Los autocodificadores son uno de los elementos clave encontrados en los últimos tiempos utilizados para tal … Continue reading «Implemente Deep Autoencoder en PyTorch para la reconstrucción de imágenes»
Gradient Descent es un algoritmo de optimización utilizado para minimizar la función de costo en varios algoritmos de aprendizaje automático. Se utiliza básicamente para actualizar los parámetros del modelo de aprendizaje. Tipos de pendiente Descenso: Descenso de gradiente por lotes: Este es un tipo de descenso de gradiente que procesa todos los ejemplos de entrenamiento … Continue reading «Algoritmo de descenso de gradiente y sus variantes»
Hoy en día, existen muchos conceptos erróneos relacionados con las palabras aprendizaje automático , aprendizaje profundo e inteligencia artificial (IA) , la mayoría de las personas piensan que todas estas cosas son iguales cada vez que escuchan la palabra IA, directamente relacionan esa palabra con el aprendizaje automático o viceversa. pues si, estas cosas estan … Continue reading «Inteligencia artificial vs Machine Learning vs Deep Learning»
“ Las computadoras pueden ver, oír y aprender. Bienvenido al futuro. ” Y el aprendizaje automático es el futuro. Según Forbes , las patentes de aprendizaje automático crecieron a una tasa del 34 % entre 2013 y 2017 y se espera que aumente en los próximos tiempos. Además, un artículo de revisión de Harvard Business … Continue reading «Los 10 algoritmos principales que todo ingeniero de aprendizaje automático debe conocer»
Modelo booleano: Es un modelo de recuperación simple basado en la teoría de conjuntos y el álgebra booleana. Las consultas están diseñadas como expresiones booleanas que tienen una semántica precisa. La estrategia de recuperación se basa en un criterio de decisión binario. El modelo booleano considera que los términos del índice están presentes o ausentes … Continue reading «Resolución de problemas en Modelo Booleano y Modelo de Espacio Vectorial»