Category Archive Ciencias e ingeniería
Vectorizar texto para tareas de machine learning y matrices dispersas
Para realizar tareas de Machine Learning sobre elementos de texto, por ejemplo, para entrenar un clasificador, se requerirá vectorizar texto, es decir codificar las palabras como números.
Ilustraremos el proceso con el siguiente ejemplo sencillo.
Introducción al machine learning en Python
En este artículo veremos una introducción al machine learning en Python, cuáles son las librerías que se necesitan, los principales algoritmos, así como la diferencia entre el machine learning y la programación tradicional.
Algoritmo de Cuadrados Medios en Python para la generación de números pseudoaleatorios.
Veremos cómo implementar el Algoritmo de Cuadrados Medios en Python para la generación de números pseudoaleatorios.
Un primer ejemplo explicado de TensorFlow
Demostramos, a través de un ejemplo explicado de TensorFlow, la forma de trabajar con ésta biblioteca de desarrollo de modelos de Machine Learning.
Naive Bayes en Python: Ejemplo explicado
En éste artículo se desarrolla un clasificador Naive Bayes en Python, al que, una vez entrenado, podemos pasarle un titular de noticias y deducirá a qué categoría (ocio, tecnología, cultura) pertenece la noticia.
Introducción a la inteligencia artificial
En éste articulo presentamos una introducción a la inteligencia artificial, hablando de temas como qué es la IA, y cuáles son sus principales técnicas y en qué año aparecen.
3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python
Te dejamos 3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python usando Regresión Lineal.
Fases del análisis de datos usando Python: Comparaciones
Veremos la última fase del análisis de datos: comparaciones entre variables. Habiendo clasificado nuestras variables, podemos realizar comparaciones.
Fases del análisis de datos usando Python: Distribución de Variables
Veremos la siguiente fase del análisis de datos usando Python: Distribución de Variables. Usaremos histogramas, gráfico de probabilidad y test de normalidad.
Fases del análisis de datos usando Python
Veremos las siguientes fases del análisis de datos: ingesta de datos, diagnóstico de la calidad de los datos, y agrupación de variables.
