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La regularización es una técnica utilizada en machine learning para evitar el sobreajuste (overfitting) de los modelos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde la capacidad de generalizar para nuevos datos. Regularizar los modelos nos ayuda a reducir la complejidad del modelo y a evitar el… Leer más

El objetivo de este artículo es el de dar algo de visibilidad y agradecimiento a los creadores de aplicaciones de inteligencia artificial para la detección del cáncer. La inteligencia artificial no sólo se está utilizando en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, sino que también está siendo usada en muchísimas enfermedades gracias al auge del… Leer más

En este artículo hablaré sobre la regresión lineal, seguramente el algoritmo más sencillo de aprendizaje supervisado dentro del paradigma del machine learning. Como ya comentamos en un post anterior, hay cuatro tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo. Dentro de los supervisados se encuentra la regresión lineal, que es una herramienta… Leer más

Como vimos en el primer post, el aprendizaje automático o machine learning consiste en un conjunto de algoritmos que aprenden y resuelven problemas gracias a la experiencia. Hay diversos tipos de problemas que se abordan con técnicas de machine learning, entre ellos se encuentran los problemas de clasificación (donde queremos predecir una clase), los de… Leer más