El entrenamiento de un modelo de red neuronal/aprendizaje profundo suele llevar mucho tiempo, especialmente si la capacidad del hardware del sistema no cumple con los requisitos. Una vez realizado el entrenamiento, guardamos el modelo en un archivo. Para reutilizar el modelo en un momento posterior para hacer predicciones, cargamos el modelo guardado. A través de … Continue reading «ML: guardar un modelo de aprendizaje profundo en Keras»
Los gráficos se utilizan básicamente para visualizar la relación entre variables. Esas variables pueden ser completamente numéricas o una categoría como un grupo, clase o división. Este artículo trata sobre las variables categóricas y cómo se pueden visualizar utilizando la biblioteca Seaborn proporcionada por Python. Seaborn , además de ser una biblioteca de gráficos estadísticos, … Continue reading «nacido en el mar | Parcelas categóricas»
El algoritmo del árbol de decisiones cae dentro de la categoría de aprendizaje supervisado. Se pueden utilizar para resolver problemas de regresión y clasificación. El árbol de decisión utiliza la representación del árbol para resolver el problema en el que cada Node hoja corresponde a una etiqueta de clase y los atributos se representan en … Continue reading «Árbol de decisión Introducción con ejemplo»
Minería de datos : la minería de datos en términos generales significa extraer o profundizar en datos que se encuentran en diferentes formas para obtener patrones y obtener conocimiento sobre ese patrón. En el proceso de minería de datos, primero se clasifican grandes conjuntos de datos, luego se identifican patrones y se establecen relaciones para … Continue reading «Concepto Básico de Clasificación (Minería de Datos)»
Descenso de gradiente: el descenso de gradiente es un algoritmo de optimización utilizado para encontrar los valores de los parámetros de una función que minimiza una función de costo. Es un algoritmo iterativo. Usamos gradiente descendente para actualizar los parámetros del modelo. Los parámetros se refieren a coeficientes en regresión lineal y pesos en redes … Continue reading «Diferencia entre descenso de gradiente y ecuación normal»
El algoritmo K-Medoids (también llamado partición alrededor de Medoid) fue propuesto en 1987 por Kaufman y Rousseeuw. Un medoid se puede definir como el punto en el grupo, cuyas diferencias con todos los demás puntos en el grupo es mínima. La disimilitud de medoid(Ci) y object(Pi) se calcula usandoE = |Pi – Ci| El costo … Continue reading «ML | Clustering de K-Medoids con ejemplo resuelto»
Seaborn es una maravillosa biblioteca de visualización proporcionada por Python. Tiene varios tipos de gráficos a través de los cuales proporciona capacidades de visualización sorprendentes. Algunos de ellos incluyen diagrama de conteo, diagrama de dispersión, diagramas de pares, diagramas de regresión, diagramas de array y mucho más. Este artículo trata sobre los diagramas matriciales en … Continue reading «ML | Gráficos matriciales en Seaborn»
Decision Tree es la herramienta más poderosa y popular para la clasificación y predicción. Un árbol de decisión es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo, donde cada Node interno denota una prueba en un atributo, cada rama representa un resultado de la prueba y cada Node de hoja (Node terminal) tiene … Continue reading «Árbol de decisión – Part 2»
Un dispositivo IoT está compuesto por un Objeto Físico (“cosa”) + Controlador (“cerebro”) + Sensores + Actuadores + Redes (Internet). Un actuador es un componente o sistema de máquina que mueve o controla el mecanismo o el sistema. Los sensores en el dispositivo detectan el entorno, luego se generan señales de control para los actuadores … Continue reading «Actuadores en IoT»
En este artículo, haremos coincidencias de características usando Brute Force en Python usando la biblioteca OpenCV. Requisitos previos: OpenCV OpenCV es una biblioteca de Python que se utiliza para resolver los problemas de visión por computadora. OpenCV es una biblioteca de visión artificial de código abierto. Entonces, la visión por computadora es una forma … Continue reading «Coincidencia de características usando fuerza bruta en OpenCV»