MachineLearningParaTodos.com

Hace unos días tuve la ocasión de dar un webinar gracias a la asociación Women in Big Data. Primero de todo me gustaría agradecer el papel que tiene la asociación en la ayuda para dotar de más diversidad al sector de la ciencia de datos y el big data. El objetivo de la charla fue… Leer más

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

La ciencia de datos se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante en el mundo del deporte. Los equipos y atletas están utilizando datos para mejorar su rendimiento y tomar decisiones más informadas. En este artículo, exploraremos cómo se está aplicando la ciencia de datos al deporte y cómo está cambiando el juego.… Leer más

La presencia de clases desbalanceadas es el día a día de la mayoría de científicos de datos. Este hecho es algo que ocurre muy a menudo en problemas de clasificación donde hay una diferencia muy grande entre el número de elementos de cada clase. El desbalanceo de clases aparece en entornos variados como pueden ser… Leer más