Actualmente, los documentos PDF son una parte fundamental para el intercambio de información. Siendo un formato omnipresente. Es normal encontrarse con ellos en una amplia gama de contextos como los informes empresariales, los documentos académicos y la publicación de normativa. Por ello es habitual encontrarse con la necesidad de extraer la información relevante de miles de … [Leer más...] acerca de Resumir PDF con Python y OpenAI
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.
Selección del valor óptimo de K en SelecKBest de scikit-learn
Para poder entrenar un modelo de aprendizaje automático de forma correcta es necesario seleccionar las características. Un proceso clave para mejorar el rendimiento de los modelos. En Python, uno de los posibles métodos para ello es SelectKBest (o su equivalente SelectPercentile). Una de las herramientas de selección de características que se encuentran disponibles en … [Leer más...] acerca de Selección del valor óptimo de K en SelecKBest de scikit-learn
Seleccionar el tipo de aprendizaje para un problema de Machine Learning
En Aprendizaje Automático o Machine Learning seleccionar el tipo de aprendizaje a usar en cada proyecto es una tarea clave para garantizar el éxito de este. Escogiendo el que sea más adecuado entre aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo. Dado que cada uno tiene características propias, haciéndolo adecuados o no para diferentes aplicaciones, seleccionar un modelo … [Leer más...] acerca de Seleccionar el tipo de aprendizaje para un problema de Machine Learning
Entendiendo la diferencia entre votación hard y votación soft en aprendizaje automático
La precisión y la robustez de los modelos es una de las características por la que los modelos de Aprendizaje Automático son tan útiles en una variedad de problemas. Una de las técnicas para mejorar estas características en los modelos es el Aprendizaje por Conjuntos (Ensemble Learning). En este tipo de aprendizaje se entrenan diferentes modelos y las predicciones se obtienen … [Leer más...] acerca de Entendiendo la diferencia entre votación hard y votación soft en aprendizaje automático
Calcular la similitud de Jaccard en Python
La similitud de Jaccard es una medida esencial en los campos de la ciencia y minería de datos. Al ofrecer una forma de cuantificar la similitud entre dos conjuntos de datos y se usa en tareas como la comparación de documentos, las mediciones de similitud en el aprendizaje automático y la recomendación de productos. En esta entrada se explicará qué es y cómo se puede implementar … [Leer más...] acerca de Calcular la similitud de Jaccard en Python
Explorando la paradoja de San Petersburgo: un juego con recompensa infinita
La paradoja de San Petersburgo es un dilema que ha fascinado a los matemáticos, filósofos y economistas a lo largo de los siglos. Un juego aparentemente sencillo cuya solución tiene grandes implicaciones. Cuando se analiza en detalle el juego este obliga a plantearse profundas cuestiones sobre la teoría de probabilidad, la toma de decisiones y la percepción del riesgo. El … [Leer más...] acerca de Explorando la paradoja de San Petersburgo: un juego con recompensa infinita
La paradoja de los dos niños: desafiando la intuición
La probabilidad es un terreno fértil para las paradojas. Una de estas es la conocida como la paradoja de los dos niños, un problema cuyo resultado suele ser inicialmente desconcertante para nuestra intuición sobre probabilidad. En esta entrada se plantea el problema que produce la paradoja y se explicará el resultado.Planteamiento de la paradojaSupongamos que alguien … [Leer más...] acerca de La paradoja de los dos niños: desafiando la intuición
Comprobar si una matriz es definida positiva en Excel sin macros
Saber identificar si una matriz es definida positiva o no es clave para muchas aplicaciones. Al igual que poder identificar si es semidefinida positiva. Por lo que contar con un método rápido para ello puede ser de gran ayuda. En esta publicación se va a explicar cómo crear una hoja de cálculo para probar si una matriz es semidefinida positiva o definida positiva en Excel sin … [Leer más...] acerca de Comprobar si una matriz es definida positiva en Excel sin macros
Atribución de escaños en Excel
Los sistemas electorales de representación proporcional requieren traducir los votos emitidos por los electores en escaños. Algo que se puede hacer mediante diferentes métodos como pueden ser D'Hondt, Sainte-Laguë y Hare-Niemeyer. Siendo cada uno de los métodos explicado en profundidad en publicaciones anteriores, en las que además se implementaron funciones en Python para cada … [Leer más...] acerca de Atribución de escaños en Excel
Cómo analizar la proporcionalidad de un sistema de asignación de escaños
Evaluar si el reparto de escaños en un sistema electoral es justo o no es una tarea complicada. La justicia electoral es un concepto complejo, en el que se pueden dar diferentes interpretaciones que pueden cambiar según los resultados obtenidos por cada uno de los partidos. Aun así, es posible usar algunas métricas para ayudar a objetivar si el reparto es justo o no. En esta … [Leer más...] acerca de Cómo analizar la proporcionalidad de un sistema de asignación de escaños
El método de Hare-Niemeyer y su implementación en Python
En los sistemas electorales de representación proporcional distribuir los escaños entre los diferentes partidos o listas es una tarea clave. Uno de los algoritmos que se suelen utilizar para ellos es el método Haré-Niemeyer. Este método tiene como objetivo distribuir los escaños de manera proporcional a los votos obtenidos por cada partido, sin utilizar divisores como en los … [Leer más...] acerca de El método de Hare-Niemeyer y su implementación en Python
El método Sainte-Laguë y su implementación en Python
En los sistemas electorales de representación proporcional es necesario utilizar un algoritmo para asignar los escaños de las circunscripciones a los partidos o listas electorales. Convirtiendo así los votos en escaños. El método Sainte-Laguë, también conocido como el método Webster o el método de cociente y resto, es la opción que se utiliza en países como Alemania, Noruega, … [Leer más...] acerca de El método Sainte-Laguë y su implementación en Python