En los grandes proyectos de ciencia de datos aparecen problemas similares a los de los grandes desarrollos de software. Uno de ellos es la necesidad de integrar en una única solución el trabajo de todos los miembros del equipo. Para ello una de las técnicas más empleadas en desarrollo de software es la integración y la entrega continuas (CI/CD). Veamos a continuación algunas de … [Leer más...] acerca deIntegración continua para la ciencia de datos
Ciencia de datos
La ciencia de datos es un área de conocimiento interdisciplinar en el cual se utilizan procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelar datos para extraer todo su valor. Pudiéndose emplear tanto con conjuntos de datos estructurados como no estructurados. Los científicos de datos, los profesionales de esta área deben poseer grandes conocimientos de estadística e informática. Además de conocimiento de los procesos que están modelando.
Con la ciencia de datos es posible revelar tendencias y obtener información para que tanto las empresas como las instituciones puedan tomar mejores decisiones. Basando estas así en conocimiento validado no en intuiciones.
Las publicaciones de esta sección abarca diferentes temas de áreas como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
Detección de anomalías en series temporales
La detección de anomalías es un campo del aprendizaje automático con múltiples aplicaciones prácticas. Poder identificar automáticamente los datos que son atípicos para una variable permite lanzar alarmas para comprobar la existencia temprana de algún problema. Pudiendo actuar en consecuencia y minimizar las posibles consecuencias. Recientemente he descubierto un paquete de R, … [Leer más...] acerca deDetección de anomalías en series temporales
Diferencias entre Hard y Soft Clustering
El análisis de clustering o análisis de grupo es una de las técnicas más populares dentro del aprendizaje no supervisado. Cuando se dispone de un conjunto de datos sin etiquetar, esto es no se tiene un valor o etiqueta asociado a cada registro, se puede utilizar el análisis de clustering para agrupar los elementos que son similares entres sí y separa aquellos que son … [Leer más...] acerca deDiferencias entre Hard y Soft Clustering
Regresión de Vectores de Soporte (SVR, Support Vector Regression)
La Regresión de Vectores de Soporte (SVR, del inglés Support Vector Regression) es un algoritmo de regresión basado en los mismos algoritmos que usan las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, del inglés Support Vector Machines) para la creación de modelos de clasificación. Aunque existen algunas diferencias debido a que la salida de una regresión es un valor real y no una … [Leer más...] acerca deRegresión de Vectores de Soporte (SVR, Support Vector Regression)
¿Siguen las visitas a Analytics Lane la ley de la potencia?
Hace un par de años, en los primeros días del blog, intenté comprobar si las visitas a Analytics Lane seguían la ley de la potencia. Sin obtener en aquel momento un resultado claro. La ley de la potencia es una relación entre magnitudes que se puede observar en múltiples fenómenos de carácter físico, biológico o debido a la actividad humana. Ahora, una vez han aumentado el … [Leer más...] acerca de¿Siguen las visitas a Analytics Lane la ley de la potencia?
Libros para iniciarse en Machine Learning disponibles en castellano
Existen decenas de buenos libros para iniciarse en Machine Learning, pero la mayoría de ellos están solamente disponibles en inglés. Por eso mucha gente que se inicia en el tema me consulta por opciones en castellano para evitar que el idioma sea una barrera de entrada. Afortunadamente cada vez hay más libros, tanto traducidos como originalmente, con los que aprender más sobre … [Leer más...] acerca deLibros para iniciarse en Machine Learning disponibles en castellano
Significado de p-value en Machine Learning
Una duda habitual que me suelen plantear los alumnos al comenzar en Machine Learning, y también no tan novatos, es que significan los p-value. Además de por qué se deben rechazar los resultados cuando estos superan 0,05. Básicamente este valor es la probabilidad de que, con los datos disponibles, la hipótesis nula, la opuesta a la que deseamos rechazar, sea verdadera. Por eso, … [Leer más...] acerca deSignificado de p-value en Machine Learning
Diferentes modelos de aprendizaje no supervisado
Los modelos de aprendizaje automático se dividen en tres familias: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Siendo posiblemente el más utilizado el aprendizaje no supervisado. Principalmente debido a que no necesita datos etiquetados con para el proceso de entrenamiento, como es requerido en aprendizaje supervisado. A … [Leer más...] acerca deDiferentes modelos de aprendizaje no supervisado
Librería Python para resolver el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Durante los últimos meses he estado dedicando las entradas de los viernes a describir diferentes estrategias existentes para abordar los problemas tipo Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit) e implementarlas en Python. Creando de este modo una colección de código que puede ser interesante para la realización de comparaciones entre algoritmos. Por eso, recientemente he … [Leer más...] acerca deLibrería Python para resolver el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Comparación de refuerzo (reinforcement comparison) para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Los métodos de comparación de refuerzo son similares a los métodos de seguimiento que vimos la semana pasada. En los que el bandido con el que se juega se selecciona en cada tirada aleatoriamente en base a unas probabilidades calculadas a partir de las recompensar empíricas.Comparación de refuerzoEn el método de comparación de refuerzo el agente asigna una recompensa … [Leer más...] acerca deComparación de refuerzo (reinforcement comparison) para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Algoritmos de seguimiento (pursuit) para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Durante las últimas semanas he estado revisando algunas de las versiones de algoritmos UCB (Upper Confidence Bound) más utilizados a la hora de abordar problemas tipo Multi-Armed Bandit. Analizando durante este tiempo una importante cantidad de estos: UCB1, UCB2, UCB1-Tuned, UCB1-Normal, KL-UCB, UCB-V y CP-UCB. En esta ocasión vamos otro tipo de algoritmos como son los de … [Leer más...] acerca deAlgoritmos de seguimiento (pursuit) para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
CP-UCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La familia de algoritmos UCB es una de las que mejores resultados producen a la hora de enfrentarse a problemas tipo bandido multibrazo. En la que en bandido se selecciona teniendo en cuenta el intervalo de confianza de la recompensa empírica. Así no se selecciona el bandido cuya recompensa observada sea la mayor, sino aquel en el que estadísticamente se puede esperar el máximo … [Leer más...] acerca deCP-UCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
