Interpretación de Modelos de Machine Learning

Descifrar las decisiones tomadas por la máquina La interpretación de las decisiones tomadas por nuestros algoritmos de Machine Learning pasa a un plano muy importante: para comprender el modelo y mejorarlo, evitar “biases” (ó descubrirlos), para justificar nuestra confianza en el modelo y hasta legalmente pues es requerido por leyes como la GDPR -para decisiones […]

12 Consejos útiles para aplicar Machine Learning

Si vas por el buen camino hacia el aprendizaje del Machine Learning, la inteligencia artificial y la ciencia de datos, seguramente te hayas topado con trabas y obstáculos frecuentes. En este artículo repasaremos 12 útiles consejos para tener en cuenta a la hora de trabajar con los modelos del Aprendizaje Automático. Estos postulados surgen del […]

Pronóstico de Ventas con Redes Neuronales – Parte 2

Mejora del modelo de Series Temporales con Múltiples Variables y Embeddings Este artículo es la continuación del post anterior “Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales en Python” en donde vimos cómo a partir de un archivo de entrada con las unidades vendidas por una empresa durante años anteriores, podíamos estimar las ventas de la […]

Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales en Python

En el artículo de hoy veremos qué son las series temporales y cómo predecir su comportamiento utilizando redes neuronales con Keras y Tensorflow. Repasaremos el código completo en Python y la descarga del archivo csv del ejercicio propuesto con los datos de entrada. ¿Qué es una serie temporal y qué tiene de especial? Una serie […]

¿Machine Learning en la Nube? Google Colaboratory con GPU!

Por increíble que parezca, ahora mismo tenemos disponible una cuenta gratuita para programar nuestros modelos de Machine Learning en la nube, con Python, Jupyter Notebooks de manera remota y hasta con GPU para poder aumentar nuestro poder de procesamiento…. gratis! sí sí… esto no es un “cuento del tío” ni tiene ninguna trampa!… Descubre cómo […]

Ejemplo Web Scraping en Python: IBEX35® la Bolsa de Madrid

En este artículo aprenderemos a utilizar la librería BeatifulSoap de Python para obtener contenidos de páginas webs de manera automática. En internet encontramos de todo: artículos, noticias, estadísticas e información útil (¿e inútil?), pero ¿cómo la extraemos? No siempre se encuentra en forma de descarga ó puede haber información repartida en multiples dominios, ó puede […]