¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python

Hoy veremos un nuevo ejercicio práctico, intentando llevar los algoritmos de Machine Learning a ejemplos claros y de la vida real, repasaremos la teoría del Teorema de Bayes de estadística para poder tomar una decisión muy importante: ¿me conviene comprar casa ó alquilar?

Veamos si la Ciencia de Datos nos puede ayudar a resolver el misterio… ¿Si alquilo estoy tirando el dinero a la basura? ó ¿Es realmente conveniente pagar una hipoteca durante el <<resto de mi vida>>?

Si bien tocaremos el tema livianamente -sin meternos en detalles como intereses de hipotecas variable/fija, porcentajes, comisiones de bancos,etc- haremos un planteo genérico para obtener resultados y tomar la mejor decisión dada nuestra condición actual.

En artículos pasados vimos diversos algoritmos Supervisados del Aprendizaje Automático que nos dejan clasificar datos y/o obtener predicciones o asistencia a la toma de decisiones (árbol de decisión, regresión logística y lineal, red neuronal). Por lo general esos algoritmos intentan minimizar algún tipo de coste iterando las entradas y las salidas y ajustando internamente las “pendientes” ó “pesos” para hallar una salida. Esta vez, el algoritmo que usaremos se basa completamente en teoría de probabilidades  y obteniendo resultados estadísticos. ¿Será suficiente el Teorema de Bayes para obtener buenas decisiones? Veamos!

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Programa un coche Arduino con Inteligencia Artificial

El Machine Learning nos permitirá utilizar Redes Neuronales para que un coche Arduino conduzca sólo evitando obstáculos.

En el artículo anterior, creamos una red neuronal desde cero en Python. En este artículo mejoraremos esa red y copiaremos sus pesos a una red con propagación hacia adelante en Arduino que permitirá que el coche robot conduzca sólo sin chocar.

La Nueva Red Neuronal

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