ARTÍCULOS VARIOS

  • Regularización en Machine Learning. Ejemplo con PythonRegularización en Machine Learning. Ejemplo con Python
    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
    Alvaro  2023/06/05

  • Segmentación utilizando K-means en PythonSegmentación utilizando K-means en Python
    La segmentación con técnicas estadísticas es muy usada en diversos problemas. En marketing son útiles los modelos estadísticos para segmentar o dividir poblaciones en grupos distintos. Esto permite realizar campañas diferentes a cada uno de los grupos. Los modelos estadísticos de segmentación también son empleados en procesamiento de imágenes así como en algoritmos de compresión de… Leer más
    Alvaro  2019/03/08

  • Tratamiento de clases desbalanceadasTratamiento de clases desbalanceadas
    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
    Alvaro  2020/01/20

  • ¿Merecen la pena las certificaciones de cursos online de data science? [Artículo de opinión]¿Merecen la pena las certificaciones de cursos online de data science? [Artículo de opinión]
    Como he puesto en el título, este es un post de opinión en el que cuento mi visión sobre las certificaciones online. No pretendo que todo el mundo tenga mi visión ni coincidir con nadie, simplemente pongo mi opinión por si a alguien le parece interesante 🙂 . Empezamos! En internet existen multitud de cursos… Leer más
    Alvaro  2020/07/01