Las f-strings, o formatted string literals, son una característica introducida en Python 3.6 con la que se simplifica la tarea de dar formato a las cadenas de texto. Facilitando interpolar variables y expresiones dentro de las cadenas de texto. Sin embargo, ¿sabías que las f-strings tienen una función especial que permite incluir tanto el nombre de la variable como su valor en … [Leer más...] acerca de Inclusión de valores y variables en las f-strings de Python
One-Class SVM: Detección de anomalías con máquinas de vector soporte
La detección de anomalías es una de las aplicaciones del aprendizaje no supervisado más utilizadas. Siendo una técnica que se emplea en casos tan diferentes como la detección de ataques cibernéticos, la detección de problemas de salud o la identificación de aplicaciones fraudulentas en servicios financieros o seguros. En todos los casos, identificar anomalías requiere localizar … [Leer más...] acerca de One-Class SVM: Detección de anomalías con máquinas de vector soporte
900 publicaciones en Analytics Lane
Ayer se publicó la entrada 900 de en la historia de Analytics Lane. Este logro representa un paso significativo que fortalece aún más el proyecto de divulgación y formación. Desde nuestra primera publicación el 2 de mayo de 2018, he estado compartiendo de manera constante recursos sobre ciencia de datos, lenguajes de programación, herramientas y sus aplicaciones en español en … [Leer más...] acerca de 900 publicaciones en Analytics Lane
Guía para recuperar commits perdidos en Git
Perder commits en Git es una experiencia desagradable. Después de invertir tiempo y esfuerzo en el código, ver que este no está en el repositorio es frustrante y estresante. Algo que sé por experiencia propia. Sin embargo, en Git existen herramientas para restaurar los commits perdidos y recuperar el trabajo. Generalmente, aunque no se vean los commits, lo normal es que estos … [Leer más...] acerca de Guía para recuperar commits perdidos en Git
Introducción a SQLite 3 en Python
Las bases de datos son una parte clave de los programas que necesitan persistir información. Para pequeñas aplicaciones, donde solo se guardan unos pocos registros, recurrir a una gran base de datos relacional como pueden ser PostgreSQL, MariaDB o SQL Server no es una buena opción debido que pueden ser difíciles de configurar. En estos casos una mejor opción es un sistema … [Leer más...] acerca de Introducción a SQLite 3 en Python
Diferencia entre R2 y R2 ajustado en modelos de regresión
Usar la métrica adecuada es clave para comprender cuán bien se ajusta un modelo a los datos. En los modelos de regresión existen dos métricas usadas habitualmente que son el coeficiente de determinación (R2) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 ajustado). Aunque ambos ofrecen buena información de la calidad del ajuste del modelo a los datos reales, difieren … [Leer más...] acerca de Diferencia entre R2 y R2 ajustado en modelos de regresión
Actualización de Seguridad en el repositorio expresslanets
Recientemente, he recibido un aviso crítico por parte de GitHub respecto a uno de los repositorios de Analytics Lane. En concreto, el repositorio expresslanets, se ha encontrado que una dependencia presentaba una vulnerabilidad conocida. Aunque es un proyecto básicamente pedagógico, ignorar advertencias de seguridad como estas no es una opción responsable. Los fallos de … [Leer más...] acerca de Actualización de Seguridad en el repositorio expresslanets
Descubrimiento de modelos maliciosos en Hugging Face
Recientemente se han descubierto que más de 100 modelos maliciosos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están presentes en la plataforma de Hugging Face. Estos modelos representan una amenaza significativa, ya que pueden ejecutar código malicioso al cargar archivos pickle, permitiendo a los atacantes tomar el control de las máquinas comprometidas.El … [Leer más...] acerca de Descubrimiento de modelos maliciosos en Hugging Face
Mejorando la calidad de las imágenes en Jupyter Notebook: Un enfoque completo
Jupyter Notebook se ha vuelto una herramienta fundamental para el análisis y la visualización de datos en múltiples entornos. Sin embargo, la calidad por defecto de las imágenes puede no ser adecuada en muchas aplicaciones. Por eso, en una entrada anterior, expliqué cómo cambiar esa resolución por defecto por una más adecuada en los monitores de alta resolución (HiDPI o Retina … [Leer más...] acerca de Mejorando la calidad de las imágenes en Jupyter Notebook: Un enfoque completo
El operador morsa de Python (:=): Todo lo que necesitas saber
Una buena práctica en Python, y en cualquier otro lenguaje de programación, es buscar la forma de hacer el código más limpio, conciso y legible. El operador morsa de Python (:=) es un avance significativo en este sentido. Introducido en la versión 3.8 de Python, permite asignar valor a variables donde antes no era posible. En esta publicación se explicará qué es el operador … [Leer más...] acerca de El operador morsa de Python (:=): Todo lo que necesitas saber
Isolation Forest: Detectando Anomalías con Eficacia
La detección de anomalías es uno de los desafíos más intrigantes del aprendizaje automático. Ya sea en el campo de la seguridad informática, la detección de fraudes financieros o en tareas de mantenimiento predictivo, identificar valores anómalos dentro de grandes conjuntos de datos es clave para evitar problemas en las operaciones. En esta entrada se explicará el algoritmo de … [Leer más...] acerca de Isolation Forest: Detectando Anomalías con Eficacia
Resumir PDF con Python y OpenAI
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