En ciertas ocasiones, tras la importación de un conjunto de datos, puede ser que uno de los registros de un dataframe contenga listas de valores en lugar de un único valor. Generalmente, para poder trabajar con estos valores es necesario convertir las listas en series. Esta transformación es una tarea trivial cuando solamente se ha de realizar para un único registro. En el caso … [Leer más...] acerca de Expansión de listas de valores en dataframes con pandas
Reglas de asociación y market-basket analysis
Las reglas de asociación permiten encontrar patrones comunes en los elementos de grandes conjuntos de datos. Una de las principales aplicaciones de esta técnica es el análisis de la cesta de la compra (market-basket analysis). Mediante el cual se pude identificar los productos que se compra de forma conjunta en una tienda.Uno de los ejemplos más citado sobre los resultados … [Leer más...] acerca de Reglas de asociación y market-basket analysis
Ordenar los datos en R utilizando los valores de otra columna
En ciertas ocasiones es necesario ordenar los datos de un dataframe o matiz en base a los valores de una columna. Por ejemplo, cuando se tiene los datos de clientes y se desea ordenar por alguna variable como el gasto o la edad. En esta entrada se va a explicar cómo ordenar los datos en R en base a una columna.Creación de un conjunto de datos de ejemploEn primer lugar, … [Leer más...] acerca de Ordenar los datos en R utilizando los valores de otra columna
¿Qué es el Aprendizaje Profundo o Deep Learning?
El aprendizaje profundo (“Deep Learning”) es un área aprendizaje automático en que se estudian las redes neuronales profundas. Como se ha explicado en una entrada anterior el aprendizaje automático es a su vez un área de la inteligencia artificial. Por lo que los algoritmos de aprendizaje profundo solo a su vez algoritmos de inteligencia artificial. Historia de las redes … [Leer más...] acerca de ¿Qué es el Aprendizaje Profundo o Deep Learning?
Distancias y métricas en aprendizaje automático
En muchas técnicas de aprendizaje automático es necesario poder medir la separación entre los diferentes registros. Por ejemplo, en los métodos de análisis de clúster es necesario para obtener un grado de similitud entre los registros. La forma de hacer esto es utilizando las distancias. Asumiendo de esta forma que los datos son puntos en un espacio de n … [Leer más...] acerca de Distancias y métricas en aprendizaje automático
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El Aprendizaje Automático es el área de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender patrones a partir de conjuntos de datos sin la necesidad de programar estos explícitamente. Introducción al aprendizaje automático La utilización del aprendizaje automático representa un cambio frente al desarrollo clásico de … [Leer más...] acerca de ¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Diferencias entre Blockchain y Distributed Ledger
Hoy en día las criptomonedas están de moda. Provocando que se utilicen habitualmente términos como "Blockchain" (cadena de bloques) y "Distributed Ledger" (libro mayor distribuido). Generalmente se utilizan ambos términos como sinónimos, cuando no lo son. En esta entrada se intentaran explicar las diferencias que existen entre las tecnologías "Blockchain" y "Distributed … [Leer más...] acerca de Diferencias entre Blockchain y Distributed Ledger
Seis aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Industria 4.0.
El termino Industria 4.0, o cuarta revolución industrial, hace referencia a la introducción de las tecnologías de la información en las fabricas. Siendo este el termino que se suele emplear para hacer referencia a la transformación digital dentro de la industria. Es un termino amplio que hace referencia a la utilización de sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas (IoT), … [Leer más...] acerca de Seis aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Industria 4.0.
Manipulación básica de series temporales con pandas
Pandas es una biblioteca para la manipulación y el análisis de datos en el lenguaje de programación Python. Siendo una de las librerías mas utilizadas por los científicos de datos que trabajan con este lenguaje. Entre sus capacidades se encuentra el manejo de objetos DataFrame para la manipulación de tablas, la capacidad de importación y exportación los datos en múltiples … [Leer más...] acerca de Manipulación básica de series temporales con pandas
Barras de progreso en R y alarma de finalización
En muchas ocasiones los programas que se ejecutan en un ordenador tardan un tiempo considerable en finalizar. Por ejemplo, las simulaciones de tipo Montecarlo o algunos procesos de optimización. En estas situaciones es una buena idea indicar al usuario el progreso de la tarea e idealmente el tiempo aproximado que falta para la finalización. Una de las mejores herramientas para … [Leer más...] acerca de Barras de progreso en R y alarma de finalización
Redimensionar los discos en VirtualBox
Las maquinas virtuales son herramientas muy útiles, permiten realizar pruebas sin la necesidad de dedicar hardware especifico. A medida que se utilizan las máquinas el espacio de los discos virtuales puede volverse escaso. Pudiendo provocar este problema la instalación de nuevos programas, actualizaciones o la carga de nuevos conjuntos de datos. Esto se puede suceder en tanto … [Leer más...] acerca de Redimensionar los discos en VirtualBox
Mocks en R con testthat
A la hora de escribir pruebas unitarias los Stubs y Mocks son herramientas clave. Se utilizan para imitar el comportamiento de objetos que devuelven resultados no determinísticos, depende de un estado difícil de crear o son lentos. Por ejemplo, una base de datos o un API. Los valores que se obtienen de estos dependerán de su estado y, por lo tanto, no se pude garantizar que sea … [Leer más...] acerca de Mocks en R con testthat