Softmax regressions con MNIST de TensorFlow

Hoy me divertí un cacho con esto… Tutorial de MNIST For ML Beginners de TensorFlow. En esta entrada no pongo explicaciones, sólo los resultados de la consola. La explicación está en el tutorial del link oficial. Instalando TF: 12345678910111213141516171819Last login: Sat Sep 23 14:34:54 on console MacBook-Pro-de-Farid:/ farid$ sudo su Password: sh-3.2# pip install tensorflow […]

Estandarizar unidades de categorías con Scikit-Learn en Python

Alguna vez te pasó que estás elaborando un modelo predictivo de Machine Learning y al momento de cuantificar las categorías el modelo le da mayor relevancia a una que a otra, cuando tendría que haber ponderado a ambas por igual? Pongamos un ejemplo. Supongamos que tenemos un data set con 3 columnas (edad, salario al […]

Evaluar la performance de un modelo de Regresión Lineal con R^2 ajustado

R2 ajustado (en inglés R squared) es un medida de ajuste para determinar la precisión de un modelo de regresión lineal. La fórmula identifica el porcentaje de varianza en el campo objetivo a partir de la entrada o entradas. R2 tiende a estimar de forma optimista el ajuste de la regresión lineal. Siempre aumenta como el número de […]

¿Qué son los SETs?

Compartimos a continuación una breve explicación de los amigos de Codejobs sobre algoritmos y estructuras de datos: capítulo SET. Un set (colección) es una colección de elementos que no están ordenados y que consta de elementos únicos (no pueden ser repetidos). Esta estructura de datos utiliza el mismo concepto Matemático pero aplicado a las Ciencias […]

Vectorización y métricas de error. Medir bien y saber qué tan malo puede ser errar.

La vectorización es el primer paso para poder hacerle un modelo predictivo. Casi cualquier cosa del mundo real, las personas, las emociones, gustos y nuestras interacciones con el mundo pueden ser codificadas en números, pueden ser codificadas en términos matemáticos y esto es de lo que se trata convertir cosas en vectores. En un artículo anterior sobre […]

Modelos canónicos, usos y tipos.

¿Qué son los modelos canónicos? ¿Para qué sirven los modelos canónicos? Un modelo canónico es el que define la estructura de la información, su objetivo sólo es limitarse a modelar los datos dentro de una sola base de datos, si no servir de referencia para todas las entidades y sus relaciones a través de todas […]

10 aplicaciones de Data Science que no conocías

Se ha puesto muy de moda hablar de Data Science, Data Analysis, Big Data, Machine Learning en los últimos dos o tres años. Las aplicaciones de las nuevas disciplinas de análisis de datos empezaron a ocupar portadas de periódicos por su alcance asombroso. Lo más llamativo tal vez sean los programas de clasificación de imágenes, […]

Big Data y los bancos: el valor del Machine Learning

El sector financiero ha experimentado en los últimos años importantes procesos de crecimiento e integración, una continua y acelerada incorporación de nuevas tecnologías al negocio, y el despliegue universal del concepto de multicanalidad (cualquier operación, desde cualquier canal, en cualquier momento). Como resultado de estos factores, las entidades financieras modernas manejan ingentes volúmenes de información […]

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.   Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto […]