Scikit-learn (muchas veces reverenciada como sklearn) es posiblemente la librería de Aprendizaje Automático más popular actualmente en Python. Lo que se debe a la cantidad de modelos que implementa y su sencillez. En la mayoría de los objetos de esta librería se encuentran implementados los métodos fit(), predict() y fit_predict() usados para entrenar y realizar predicciones … [Leer más...] acerca de Diferencias entre fit(), predict() y fit_predict() en Scikit-learn
Rendimiento al comprimir tar con Gzip, Bzip2 y XZ
En los sistemas UNIX el formato tar se usa para almacenar múltiples archivos y carpetas en un único archivo sin compresión. Por lo que cuando se crea el archivo no se consigue ningún ahorro de espacio respecto a los originales. Siendo necesario para ello comprimir el archivo tar con un compresor. Tarea que se puede indicar desde el propio programa tar, pudiendo indicar como … [Leer más...] acerca de Rendimiento al comprimir tar con Gzip, Bzip2 y XZ
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Seguros
Los avances de la Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando casi todas las industrias, entre las que también se incluye seguros. Las compañías de seguros pueden utilizar, y están utilizando, la IA para mejorar sus procesos, reducir costos y ofrecer una mejor experiencia al cliente. En esta entrada analizaré algunas de las cuatro principales aplicaciones de la … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Seguros
Quinto aniversario de Analytics Lane
Hace exactamente cinco años, el dos de mayo de 2018, publiqué las dos primeras entradas en Analytics Lane. Una publicación en la que se presentaba el blog y otra en la que explicaba cómo trabajar con archivos CSV comprimidos en R. Hoy en día es una web que el año pasado ha tenido más de un millón de visitantes únicos. Algo que se podría considerar un éxito. Aún así, sigo … [Leer más...] acerca de Quinto aniversario de Analytics Lane
Uso de comillas simples o dobles en Python
A diferencia de otros lenguajes de programación Python ofrece la posibilidad de escribir las cadenas de texto dentro de comillas simples o dobles. Aunque en la mayoría de los casos es posible usar indistintamente unas u otras, existen situaciones en las que no es así. Ante la duda de cual usar se podría consultar PEP8, pero en este caso el estándar no hace ninguna recomendación … [Leer más...] acerca de Uso de comillas simples o dobles en Python
Método de Brent e implementación en Python
El método de Brent es un método numérico para encontrar las raíces de una función que combina los métodos de la interpolación cuadrática inversa, la secante y la bisección. Convirtiéndolo en un método más robusto y eficiente que los anteriores. Veamos más en detalle los fundamentos de este método y como se puede hacer una implementación en Python.El método de … [Leer más...] acerca de Método de Brent e implementación en Python
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Banca
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que está revolucionando la sociedad y transformando casi todas las actividades. En el caso de la banca, la IA tiene la capacidad de transformar la forma en la que presta los servicios a sus clientes. Simplificado los procesos, mejorando la eficiencia, la seguridad y la experiencia de cliente. En esta publicación analizaré cuatro … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Banca
Eliminar las filas con valores nulos en Pandas
Cuando se importa un conjunto de datos en un DataFrame de Pandas es posible que existan valores nulos. Cuya presencia puede afectar a las conclusiones de los análisis que se desean realizar. Para evitar esto una posible solución es eliminar las filas con valores nulos, tanto sea en una única columna, en cualquiera o en un subconjunto.Conjuntos de datos con valores nulos en … [Leer más...] acerca de Eliminar las filas con valores nulos en Pandas
Método de la interpolación cuadrática inversa e implementación en Python
El método de la interpolación cuadrática inversa es un algoritmo para localizar las raíces de funciones. La idea básica detrás de este método es utilizar una interpolación cuadrática de la función, para la que se usan tres puntos, y obtener emplear la raíz de esta como aproximación del resultado buscado. Veamos más en detalle los fundamentos de este método y como se puede hacer … [Leer más...] acerca de Método de la interpolación cuadrática inversa e implementación en Python
Diferencias entre CPU, GPU, TPU y NPU
A la hora de hablar de procesadores en muchas ocasiones aparecen conceptos como CPU, GPU, TPU y NPU. Cada una de estas siglas hacen referencia a un tipo de procesador que es adecuado para un tipo de aplicación específica, incluyendo los modelos de aprendizaje automático. La CPU y GPU son los procesadores que se encuentran en los ordenadores domésticos, aunque cada vez existen … [Leer más...] acerca de Diferencias entre CPU, GPU, TPU y NPU
Obtener los índices de los N valores máximos en NumPy
En NumPy existe la función np.max() para obtener el máximo de un vector o matriz y np.argmax() para obtener la posición del máximo. De forma análoga también existen las funciones np.min() y np.argmin() para el caso de querer obtener el mínimo o su posición. Pero, en el caso de que se desee obtener los índices de los N valores máximos en NumPy no existe una función directa y es … [Leer más...] acerca de Obtener los índices de los N valores máximos en NumPy
El método de Laguerre e implementación en Python
Cuando se necesita encontrar las raíces de polinomios complejos uno de los algoritmos que se pueden emplear es el método de Laguerre. Un método numérico propuesto por el matemático francés Edmond Laguerre en 1880. El método, al igual que el de Newton-Raphson para las raíces de funciones, utiliza las derivadas para aproximarse de manera iterativa a las raíces de los polinomios … [Leer más...] acerca de El método de Laguerre e implementación en Python