Métricas de evaluación de modelos de regresión
Hasta ahora hemos conocido las características clave de los datos y cómo llevar a cabo su análisis y preprocesamiento, hemos utilizado algoritmos de machine learning para entrenar modelos de regresión y clasificación, y hemos aprendido recientemente cómo las funciones de pérdida miden sus capacidades predictivas, principalmente durante la etapa de entrenamiento. Hoy vamos a detenernos […]
Introducción al Análisis Exploratorio de Datos
Ahora que hemos hablado sobre qué son los datos, sus características, su definición como un conjunto procesable computacionalmente, y su evolución a lo largo de la ejecución de un proyecto, tu entrenamiento en datos por fin te ha llevado a empezar a operar con ellos. En esta sesión veremos un componente esencial del tratamiento de […]
Conjuntos de datos etiquetados: exploración y definición matemática
En lo que se refiere a conjuntos de datos, existe un tipo de estos que tiene suma importancia para el machine learning, específicamente para el aprendizaje supervisado: los conjuntos de datos etiquetados. En esta exploración hablaremos sobre qué son los datos etiquetados, sus diferencias con los datos no etiquetados, algunos ejemplos, y su respectiva definición […]
Función de pérdida de la regresión logística
Como ya hemos aprendimos durante la introducción a las funciones de pérdida, el fin de estas funciones es realizar mediciones sobre qué tan cercanos a los datos reales son los cálculos realizados por un modelo entrenado con un algoritmo de aprendizaje de máquinas. Cuando se trata de este tema, lo más convencional es iniciar su […]
Introducción a las funciones de pérdida
Uno de los conceptos medulares del machine learning es el de funciones de pérdida, las cuales son un componente esencial de cualquier algoritmo de aprendizaje supervisado, e incluso hacen acto de presencia en otros tipos de algoritmos, como los de aprendizaje no supervisado. Como una preparación previa al estudio de las redes neuronales artificiales, comenzaremos […]
Tipos de datos y sus características
Ahora que sabemos qué son los datos y su colosal importancia para el aprendizaje de máquinas, continuaremos con la exploración de sus atributos: las diferentes formas en las que se presentan y cómo se suelen categorizar. Equipaje recomendado Tentempié Tipos de datos Todo dato recabado puede ser categorizado de varias maneras dependiendo del enfoque y […]
Tutorial de API de Spotify con Python
En este tutorial aprenderás cómo obtener información directamente de las bases de datos de Spotify utilizando la librería Spotipy de Python. Veremos cómo realizar consultas para extraer datos y colocarlos en tablas para su procesamiento, y finalmente descargar la información en formato CSV. Equipaje recomendado Programación en Python: uso de funciones, diccionarios y ciclos. Antes […]
Regresión logística: fundamentos, programación y matemáticas
Entre los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden distinguir dos clases principales: de regresión y clasificación, siendo los de regresión aquellos que entregan salidas de tipo numéricas y continuas, mientras que los de clasificación producen valores discretos que fungen como clases para cada entrada. La regresión lineal aprendida en nuestra exploración anterior aborda los elementos […]
Introducción a la regresión lineal: fundamentos, programación y matemáticas
Entre la diversa gama de algoritmos del machine learning, la regresión lineal es, probablemente, al menos en lo que respecta al aprendizaje supervisado, el más elemental. Esta técnica es bastante útil para realizar inferencias sobre datos cuyas variables que los describen guardan aparentes relaciones lineales entre sí; su uso abarca tanto los ámbitos científicos y […]
Conjuntos de datos de entrenamiento, desarrollo y prueba
Finalmente, hemos arribado al último tramo antes de iniciar la primeras exploraciones enfocadas en modelos de machine learning; en esta ocasión, la travesía será fugaz, pero no por ello menos importante, ya que trata sobre un paso intermedio entre el preprocesamiento y procesamiento de datos, y que es prácticamente indefectible antes de comenzar con el […]
