El sesgo y varianza son dos conceptos importantes a la hora de medir el error en los modelos de aprendizaje automático. Por eso es necesario comprender su significado para evaluar correctamente lo que nos dicen. Sesgo y varianza en estadística La estadística es un área en la que se intenta extraer conclusiones de las poblaciones […]
Machine learning
Random Forest
El algoritmo de Random Forest (también conocido como Bosques Aleatorios) es ampliamente utilizado para la creación de modelos supervisados. Basado en una idea simple: combinar diferentes árboles de decisión. Permite obtener modelos con menor propensión al sobreajuste que un árbol de decisión. El fundamento de Random Forest Random Forest es básicamente un algoritmo de bagging […]
Comparación entre la regresión logística y SVM (máquinas de vectores de soporte)
Unos de los problemas más habituales en aprendizaje automático son los problemas de clasificación. El objetivo en este tipo de problemas es asignar la clase correcta a cada uno de los registros de un conjunto de datos. Un caso particular de estos es la clasificación binaria, en el que solamente existen dos clases que suelen […]
Regresión lineal en JavaScript con ml.js
JavaScript es uno de los lenguajes más populares actualmente. Esto se puede observar en el ranking de la encuesta anual que realiza a los desarrolladores Stack Overflow. En 2018, por sexto año consecutivo, JavaScript se ha situado como el lenguaje más popular. Dada su popularidad no es de extrañar que existan múltiples librerías para el […]
Implementación del método descenso del gradiente en Python
Una de las fases clave en los proyectos de aprendizaje automático es el entrenamiento de los modelos. El futuro rendimiento de los modelos dependerá en gran medida del éxito en esta fase. En esta es necesario identificar los parámetros de un modelo o método de aprendizaje automático con los que se consigue el máximo rendimiento […]
Diferencias entre regresión y clasificación en aprendizaje automático
Dentro del aprendizaje automático existen dos grandes familias de algoritmos: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En la primera de ellos los modelos son entrenados a partir de un conjunto de datos en el que la respuesta correcta es conocida. Siendo la finalidad del entrenamiento conseguir que los modelos reproduzcan este a partir […]
La interpretación de las redes neuronales
Las redes neuronales profundas han demostrado ser una de las herramientas más potentes a la hora de realizar predicciones. Existen pocas técnicas en el aprendizaje automático que permitan alcanzar el nivel de precisión que ofrecen estas. Por eso no es de extrañar que el número de casos de éxito en los que son utilizadas no […]
Cuatro librerías para ciencia de datos en Python
Hoy en día Python es uno de los lenguajes de referencia para los científicos de datos. En él se pueden implementar desde los análisis de datos más básicos hasta los modelos de aprendizaje automático más avanzados. Permitiendo llevar estos posteriormente a directamente a producción de una forma fácil. Esta popularidad es debida a múltiples factores. […]
Visualización de árboles de decisión en Python con PyDotPlus
Los árboles de decisión son un de la familia de modelos de aprendizaje automático más utilizados. Se pueden utilizar tanto para resolver problemas de clasificación como de regresión. Una de sus principales ventajas es la facilidad con la que se puede interpretar los resultados en base a reglas. Permitiendo no solo obtener un resultado, sino […]
10 librerías para machine learning en JavaScript
JavaScript es actualmente uno de los lenguajes de programación más populares. Su principal aplicación se encuentra en las aplicaciones web, utilizándose para dar funcionalidad a las páginas web dinámicas. Otro campo en el que está tomando fuerza es para la creación de aplicaciones móviles. Siendo el lenguaje utilizado en diferentes plataformas de desarrollo híbrido como […]
