Web sobre Machine Learning y Data Science
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…
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…
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…
Los algoritmos consistentes en la combinación de algoritmos simples usando bagging y boosting son muy populares en Machine Learning. En competiciones online como Kaggle son de los que han demostrado ofrecer mejores resultados. Entre los métodos de aprendizaje automático más usados se encuentran el XGBoost, el Random Forest o el AdaBoost. Todos estos algoritmos de aprendizaje…
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…
Después de hablar de qué es el aprendizaje automático, es bueno hacerse una idea de los tipos de problemas más típicos que se presentan en el campo de la ciencia de datos. Saber identificar nuestro problema es ciertamente útil ya que de esa forma podremos saber cómo abordarlo y qué técnicas y algoritmos usar para…
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