Categoría: Machine Learning

ML | Clasificador de imágenes de entrenamiento con la API de detección de objetos de Tensorflow

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Este artículo tiene como objetivo aprender cómo construir un detector de objetos utilizando la API de detección de objetos de Tensorflow. Requisito: Programación Python Conceptos básicos del aprendizaje automático Fundamentos de redes neuronales (No Obligatorio) Un entusiasmo para construir un proyecto Cool (Obligatorio) :p Aunque si no tienes los primeros tres elementos esenciales, eres bienvenido … Continue reading «ML | Clasificador de imágenes de entrenamiento con la API de detección de objetos de Tensorflow»

CV abierto | Detección de carriles en tiempo real

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Introducción El automóvil de conducción autónoma es una de las innovaciones más disruptivas en IA. Impulsados ​​por algoritmos de aprendizaje profundo, impulsan continuamente a nuestra sociedad y crean nuevas oportunidades en el sector de la movilidad. Un automóvil autónomo puede ir a cualquier lugar al que pueda ir un automóvil tradicional y hace todo lo … Continue reading «CV abierto | Detección de carriles en tiempo real»

Los 10 mejores cursos en línea para el aprendizaje automático en 2020

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¡El aprendizaje automático es el campo más popular en informática en estos días! Es una de las tecnologías emergentes con muchas empresas en diferentes sectores que la adoptan. Así que no es ninguna sorpresa si quieres aprender esta tecnología. Pero si no quieres ir a la universidad porque eres un profesional que trabaja o no … Continue reading «Los 10 mejores cursos en línea para el aprendizaje automático en 2020»

Vectorización de descenso de gradiente

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En Machine Learning, los problemas de regresión se pueden resolver de las siguientes maneras: 1. Uso de algoritmos de optimización : descenso de gradiente Descenso de gradiente por lotes. Descenso de gradiente estocástico. Descenso de gradiente de mini lotes Otros algoritmos de optimización avanzada como (descenso conjugado…) 2. Usando la ecuación normal : Usando el … Continue reading «Vectorización de descenso de gradiente»

ML | Aprendizaje activo

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¿Qué es el Aprendizaje Activo? El aprendizaje activo es un caso especial de aprendizaje automático supervisado. Este enfoque se utiliza para construir un clasificador de alto rendimiento manteniendo al mínimo el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento mediante la selección activa de los puntos de datos valiosos. ¿Dónde debemos aplicar el aprendizaje activo? Tenemos … Continue reading «ML | Aprendizaje activo»

Tabla de contingencia en Python

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Las estimaciones como la media, la mediana, la desviación estándar y la varianza son muy útiles en el caso del análisis de datos univariado. Pero en el caso del análisis bivariado (comparación de dos variables) entra en juego la correlación. La tabla de contingencia es una de las técnicas para explorar dos o incluso más … Continue reading «Tabla de contingencia en Python»

ML | Boston Housing Kaggle Challenge con regresión lineal

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Datos de vivienda de Boston: este conjunto de datos se tomó de la biblioteca StatLib y lo mantiene la Universidad Carnegie Mellon. Este conjunto de datos se refiere a los precios de la vivienda en la ciudad inmobiliaria de Boston. El conjunto de datos provisto tiene 506 instancias con 13 características. La descripción del conjunto … Continue reading «ML | Boston Housing Kaggle Challenge con regresión lineal»

Regresión logística usando Statsmodels

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Requisito previo: comprensión de la regresión logística La regresión logística es el tipo de análisis de regresión que se utiliza para encontrar la probabilidad de que ocurra un determinado evento. Es el tipo de regresión más adecuado para los casos en los que tenemos una variable dependiente categórica que solo puede tomar valores discretos.  El … Continue reading «Regresión logística usando Statsmodels»

Algoritmo de máquina de vectores de soporte

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Support Vector Machine (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza tanto para la clasificación como para la regresión. Aunque decimos que los problemas de regresión también son los más adecuados para la clasificación. El objetivo del algoritmo SVM es encontrar un hiperplano en un espacio N-dimensional que clasifique claramente los puntos … Continue reading «Algoritmo de máquina de vectores de soporte»

Python | Implementación del árbol de decisión

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Prerrequisitos: Árbol de decisiones , DecisionTreeClassifier , sklearn , numpy , pandas Decision Tree es uno de los algoritmos más poderosos y populares. El algoritmo del árbol de decisiones cae dentro de la categoría de algoritmos de aprendizaje supervisado. Funciona tanto para variables de salida continuas como categóricas. En este artículo, vamos a implementar un … Continue reading «Python | Implementación del árbol de decisión»