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En el campo del machine learning, los árboles de decisión son un algoritmo ampliamente utilizado para la clasificación y regresión de datos. Son modelos predictivos que utilizan una estructura similar a un árbol para tomar decisiones basadas en características o atributos de los datos de entrada. En este artículo, exploraremos en detalle cómo funcionan los… 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

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

El rol de científico de datos ha sido apodado como el más sexy del siglo XXI. Hablemos claro, uno de los motivos es el salario. Suele ser tema tabú hablar de los salarios de las profesiones, al menos en España. Es uno de las incógnitas que tiene mucha gente que está empezando o quiere introducirse… Leer más