K-Means es un algoritmo no supervisado de Clustering. Se utiliza cuando tenemos un montón de datos sin etiquetar. El objetivo de este algoritmo es el de encontrar “K” grupos (clusters) entre los datos crudos. En este artículo repasaremos sus conceptos básicos y veremos un ejemplo paso a paso en python que podemos descargar. Cómo funciona […]
Tag: Machine Learning
Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo
Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos “hacer encajar” -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting como “subajuste” y hacen referencia al […]
Regresión Logística con Python paso a paso
Breve Introducción a la Regresión Logística Utilizaremos algoritmos de Machine Learning en Python para resolver un problema de Regresión Logística. A partir de un conjunto de datos de entrada (características), nuestra salida será discreta (y no continua) por eso utilizamos Regresión Logística (y no Regresión Lineal). La Regresión Logística es un Algoritmo Supervisado y se utiliza […]
Aprendizaje Profundo: una Guía rápida
Explicando Deep Learning y Redes Neuronales -sin código- Intentaré explicar brevemente en qué consiste el Deep Learning ó Aprendizaje Profundo utilizado en Machine Learning describiendo sus componentes básicos. Conocimientos Previos Daré por sentado que el lector ya conoce la definición de Machine Learning y sus principales aplicaciones en el mundo real y el panorama de algoritmos […]
Principales Algoritmos usados en Machine Learning
En esta etapa de estudio sobre el Aprendizaje Automático me he topado con diversos algoritmos que voy reutilizando para la resolución de problemas y que se repiten con mayor frecuencia. Realizaré un listado con una breve descripción de los principales algoritmos utilizados en Machine Learning. Además cada uno contará con enlaces a ejemplos de desarrollo […]
Aplicaciones del Machine Learning
Para comentar las diversas aplicaciones del ML primero vamos a diferenciar entre el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo. Aprendizaje Supervisado En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiquetas” (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las […]