Entre los métodos numéricos para obtener la raíz de una función más sencillos de implementar se encuentran el método de las aproximaciones sucesivas. El cual se basa en el uso de una función que aproxima la solución para obtener esta de una forma iterativa. Siendo una alternativa a otros métodos numéricos como pueden ser los métodos de la bisección, la secante o el de … [Leer más...] acerca de El método de las aproximaciones sucesivas e implementación en Python
Incluir fórmulas en la documentación de TSDoc
Posiblemente la forma más sencilla para crear la documentación de una librería escrita en TypeScript es usar TSDoc. Un formato estándar para escribir los comentarios a partir del cual se puede extraer información. Así, simplemente escribiendo los comentarios de las funciones, clases y métodos se crea y actualiza la documentación del proyecto. En el caso de trabajar con … [Leer más...] acerca de Incluir fórmulas en la documentación de TSDoc
Optimizar código en Jupyter con el decorador @profile
En una publicación anterior se vio como se puede optimizar el código Python usando LineProfiler, una librería con la se puede analizar el tiempo que necesita cada línea de un programa para finalizar. Lo que permite centrar las mejoras solamente en aquellas áreas donde el código es lento. En aquella ocasión se vio como en un archivo de Python la forma más sencilla de usar esta … [Leer más...] acerca de Optimizar código en Jupyter con el decorador @profile
Eliminar características colineales con la matriz de correlación
En aprendizaje automático el uso de características colineales para el entrenamiento es un problema que puede afectar a la calidad de los modelos, especialmente en los lineales. Por lo que es necesario identificarlas y eliminarlas. Una de las razones para hacer esto es usar la matriz de correlación dado que la multicolinealidad se produce cuando dos o más características están … [Leer más...] acerca de Eliminar características colineales con la matriz de correlación
GUI para Stable Diffusion
Stable Diffusion en un modelo de aprendizaje automático de código abierto entrenado para generar imágenes a partir de una cadena de texto (prompt). Aunque se puede instalar desde un repositorio de GitHub, puede ser un poco complicado para la mayoría de los usuarios. Afortunadamente para aquellos que quieran una forma más sencilla existe DiffusionBee una GUI para Stable … [Leer más...] acerca de GUI para Stable Diffusion
Traducción al castellano de “Python for Data Analysis” de Wes McKinney
El libro "Python for Data Analysis" de Wes McKinney, una de las mejores referencias para iniciarse en el uso de la librería Pandas, ya se encuentra disponible en castellano con el título “Python para análisis de datos”. Un libro que ya había recomendado anteriormente en su versión en inglés.“Python para análisis de datos” es un libro imprescindible para cualquier persona … [Leer más...] acerca de Traducción al castellano de “Python for Data Analysis” de Wes McKinney
Generación de números aleatorios criptográficamente seguros en Python
La generación de número aleatorios criptográficamente seguros es clave para poder garantizar la seguridad y privacidad de los sistemas. Cuando los valores se obtienen de funciones que no se pueden considerar seguras, como es el caso de las librerías random o NumPy, es posible predecir los números generados. Algo que un atacante puede usar para acceder a los datos que se desean … [Leer más...] acerca de Generación de números aleatorios criptográficamente seguros en Python
Arquitecturas de almacenamiento de datos: Data Lake, Data Warehouse y Data Mart
Al hablar de arquitecturas de almacenamiento de datos en las organizaciones es habitual encontrarse con tres diferentes opciones: Data Lake, Data Warehouse y Data Mart. Aunque pudieran parecer diferentes nombres para una base de datos, no es así. Existen importantes diferencias conceptuales entre ellas que es importante conocer.Data LakeUn Data Lake (lago de datos) es … [Leer más...] acerca de Arquitecturas de almacenamiento de datos: Data Lake, Data Warehouse y Data Mart
Usar ChatGPT en Python
La semana pasada analicé cómo puede ayudar a los científicos de datos el uso de ChatGPT, comprobando que este puede implementar rápidamente análisis de datos y modelos básicos. Para lo que utilice la aplicación de chat disponible en la propia web de OpenAI. Otro método para acceder a ChatGPT es empleando el API que ofrece OpenAI, lo que permite integrar fácilmente el modelo en … [Leer más...] acerca de Usar ChatGPT en Python
Optimización de código Python con LineProfiler
LineProfiler es una herramienta que puede ser de gran ayuda para la optimización de código Python. Debido a que permite medir el tiempo que necesita para ejecutar cada una de las líneas de un programa. Pudiendo identificar de esta manera aquellas que requieren más tiempos. Así, se pueden focalizar los esfuerzos en mejorar el rendimiento solamente de aquellas partes de código … [Leer más...] acerca de Optimización de código Python con LineProfiler
Interpretación de las predicciones de los árboles de regresión y Random Forest
Una de las ventajas de usar árboles de regresión es su interpretabilidad. Cuando se crea un modelo a partir de un árbol de regresión no solamente se puede obtener una predicción para cada uno de los registros, sino que también es posible saber cuánto afecta cada una de las características usadas al resultado final. Aunque esto no se puede hacer directamente en Scikit-learn. … [Leer más...] acerca de Interpretación de las predicciones de los árboles de regresión y Random Forest
Implementar modelos de aprendizaje automático con ChatGPT
ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que puede producir respuestas a las cuestiones que se le plantean de forma similar a como lo haría un humano. Con capacidad de comprender el contexto de las preguntas y seguir una conversación. Por lo que es capaz ampliar o corregir las respuestas generadas anteriormente dentro de una conversación en base a las cuestiones … [Leer más...] acerca de Implementar modelos de aprendizaje automático con ChatGPT