Vamos a comentar las diferencias entre los conjuntos de Entrenamiento, Validación y Test utilizados en Machine Learning ya que suele haber bastante confusión en para qué es cada uno y cómo utilizarlos adecuadamente. Intentaré hacerlo mediante un ejemplo práctico por eso de ser didácticos 🙂 Además veremos que tenemos distintas técnicas de hacer la validación […]
Author: Na8
Ingeniero en Sistemas, escribo sobre Machine Learning
Análisis Exploratorio de Datos con Pandas en Python
Veremos de qué se trata este paso inicial tan importante y necesario para comenzar un proyecto de Machine Learning. Aprendamos en qué consiste el EDA y qué técnicas utilizar. Veamos un ejemplo práctico y la manipulación de datos con Python utilizando la librería Pandas para analizar y Visualizar la información en pocos minutos. Como siempre, […]
Sistemas de Recomendación
Crea en Python un motor de recomendación con Collaborative Filtering Una de las herramientas más conocidas y utilizadas que aportó el Machine Learning fueron los sistemas de Recomendación. Son tan efectivas que estamos invadidos todos los días por recomendaciones, sugerencias y “productos relacionados” aconsejados por distintas apps y webs. Sin dudas, los casos más conocidos […]
Tu propio Servicio de Machine Learning
Dale vida a tu IA Ya tienes tu modelo, probado, funciona bastante bien y está listo para entrar en la acción. Entonces, ¿cómo lo desplegamos? Si es una solución que quieres ofrecer al público desde la nube, puedes implementar tu propio servicio online y ofrecer soluciones de Machine Learning! Veamos cómo hacerlo! Implementar modelos de […]
Random Forest, el poder del Ensamble
Si ya leíste el algoritmo de árbol de Decisión con Aprendizaje Automático, tu próximo paso es el de estudiar Random Forest. Comprende qué és y cómo funciona con un ejemplo práctico en Python. Podrás descargar el código de ejemplo en una Jupyter Notebook -como siempre-. Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning […]
Clasificación con datos desbalanceados
Contrarrestar problemas con clases desbalanceadas Estrategias para resolver desequilibrio de datos en Python con la librería imbalanced-learn. Tabla de contenidos: ¿Qué son las clases desequilibradas en un dataset? Métricas y Confusión Matrix Ejercicio con Python Estrategias Modelo sin modificar Penalización para compensar / Métricas Resampling y Muestras sintéticas subsampling oversamplig combinación Balanced Ensemble Empecemos!