Hands-On Machine Learning de Aurélien Géron es un libro de referencia en el campo del aprendizaje automático. Cubre una amplia gama de técnicas y algoritmos empleados en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático. El autor es una referencia dentro de la industria y ha creado un recurso valioso tanto para principiantes como para profesionales experimentados.La … [Leer más...] acerca de Reseña: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlowReseña:
Ordenar un DataFrame en base a dos o más columnas
Los DataFrames de Pandas cuentan con el método sort_values() para ordenar los registros de un conjunto de datos en base a sus valores. Siendo una herramienta que ofrece múltiples opciones. En su uso básico permite ordenar los datos en base a los valores de una columna, pero también es posible ordenar un DataFrame en base a dos o más columnas. Pudiendo llegar a combinar unas en … [Leer más...] acerca de Ordenar un DataFrame en base a dos o más columnas
El índice de Davies-Bouldinen para estimar los clústeres en k-means e implementación en Python
Uno de los mayores problemas a la hora de trabajar con el algoritmo de k-means es la necesidad de conocer el número de clústeres en los que se debe dividir el conjunto de datos. Para lo que existen diferentes métodos como el del codo, la Silhouette, Gap Statistics o Calinski-Harabasz. En esta ocasión se va a ver otro método bastante popular, el braseado en el índice de … [Leer más...] acerca de El índice de Davies-Bouldinen para estimar los clústeres en k-means e implementación en Python
Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Política
Aunque la política es una actividad puramente humana, el rápido avance de la inteligencia artificial (IA) también ha traído aplicaciones a esta área. Lo que ha dejado claro la IA es su capacidad para mejorar la eficiencia de los procesos, realizar análisis de datos sofisticados y ofrecer soluciones a problemas complejos. Necesidades que no escapan a la política. En este ensayo … [Leer más...] acerca de Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Política
Creación de variables dummies con Pandas (variables binarias para aprendizaje automático)
La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático solamente pueden trabajar con datos numéricos. Pero, en muchas ocasiones, lo que se tienen son datos de tipo categórico. Debido a que los algoritmos no pueden realizar las operaciones matemáticas sobre estos, es necesario transformarlos antes de poder emplearlos en el entrenamiento de cualquier modelo de aprendizaje … [Leer más...] acerca de Creación de variables dummies con Pandas (variables binarias para aprendizaje automático)
Número óptimo de clústeres con Silhouette e implementación en Python
La Silhouette es una métrica que permite evaluar la calidad de los clústeres generados mediante algoritmos de clustering basados en la distancia euclídea. Como es el caso de k-means. Cuantificando la relación que existe entre la separación de los diferentes clústeres y la similitud entre los puntos de un mismo clúster en un valor que varía entre -1 y 1. Los valores cercanos a 1 … [Leer más...] acerca de Número óptimo de clústeres con Silhouette e implementación en Python
Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Deporte
Es obvio que la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas. Abarcando sus casos de uso una amplia variedad de áreas. El deporte no es la excepción, y la IA se ha convertido en una herramienta clave en el ámbito deportivo, ayudando a mejorar el rendimiento de los deportistas, analizar el juego y ayudando en el desarrollo de … [Leer más...] acerca de Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Deporte
Disponible la traducción de la tercera edicción de “Hands-On Machine Learning” de Aurelien Geron
Disponible la traducción de la tercera edicción de "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" de Aurelien GeronHands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow de Aurelien Geron es posiblemente uno de los mejores libros tanto para iniciarse como para profundizar en el área del Aprendizaje Automático. Un libro fácil de leer con un … [Leer más...] acerca de Disponible la traducción de la tercera edicción de “Hands-On Machine Learning” de Aurelien Geron
Reemplazo condicional de valores en Pandas
Los objetos DataFrame de Pandas son unas estructuras de datos fantásticas para el análisis y manipulación de los datos. Facilitando muchas tareas en el día a día. Por ejemplo, cuando se necesita reemplazar ciertos registros en función de los valores de estos u otros, esto es, cuando se desea realizar un reemplazo condicional de valores.Conjunto de datos de ejemploEn … [Leer más...] acerca de Reemplazo condicional de valores en Pandas
Identificar el número de clústeres con Calinski-Harabasz en k-means e implementación en Python
Cuando se desea realizar análisis de clúster uno de los algoritmos más utilizados es k-means. Lo que se explica por los buenos resultados que suele ofrecer con la mayoría de los conjuntos de datos y su simplicidad. Pero tiene un problema, es necesario conocer el número de clústeres en los que se debe dividir el conjunto de datos. Por lo que existen diferentes métodos como el … [Leer más...] acerca de Identificar el número de clústeres con Calinski-Harabasz en k-means e implementación en Python
Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se abordan los problemas de salud. Produciendo importantes avances en el diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades. En esta publicación vamos a mostrar algunas de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en sanidad.Diagnóstico y detección temprana de enfermedadesLa IA se … [Leer más...] acerca de Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad
Calcular diferencia entre elementos de un DataFrame con diff
En los objetos DataFrame de Pandas existe un método con el que se puede obtener la diferencia entre un elemento y el anterior, o cualquier otra posición. Este método es diff(). Su uso permite obtener la diferencia entre los elementos de un DataFrame, lo que se puede usar para ver de una forma rápida cómo crece o decrece una magnitud.El método diff() en PandasEl … [Leer más...] acerca de Calcular diferencia entre elementos de un DataFrame con diff