¿Cuántas veces tienes código que funciona a la perfección en tu ordenador y de repente deja de funcionar? ?Se lo pasas a algún compañero y en su ordenador saltan mil errores? ?Te matas a trabajar durante un largo tiempo y cuando entregas el proyecto no funciona? Todos estos errores se solventan, y además, muy fácilmente, […]
Los 4 Mejores Libros para aprender Machine Learning de 2021
Si te estás iniciando en el mundo de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning, es probable que hayas leído unos cuantos posts y hecho algún curso. Pero seguramente seas como yo, que siempre necesito tener un libro físico al que poder echar un ojo en cualquier momento. Así que manos a la obra, te […]
MLOps – Lanza tus modelos a producción
No, MLOps no se trata de un Call of Duty Nuevo. Este campo de ML son las metodologías para lanzar tus modelos de predicción a producción implementando las mejores prácticas del desarrollo de software. ¿Qué es ML-Ops? Poner un modelo en producción significa que el modelo va a operar en la vida real. Va a […]
¿Qué funciona mejor para evaluar un modelo de clasificación en Python?
Los modelos de clasificación son unos de los algoritmos supervisados más utilizados debido a su utilidad y a su facilidad para ser comprendidos. A la hora de evaluar su rendimiento casi siempre se suele recurrir a la curva ROC. Descubriremos porque no siempre es tan buena idea y la curva precision-recall como alternativa. Recordemos las tareas […]
XGBoost, el algoritmo que lo peta en las competiciones de Kaggle
El XGBoost es uno de los algoritmos supervisados de Machine Learning que más se usan en la actualidad. Esto se debe por su facilidad de implementación, sus buenos resultados y porque está predefinido en un montón de lenguajes. En este post vamos a aprender a implementarlo en Python. Para este post, asumo que ya tenéis […]
K-Means Clustering: algoritmo, aplicaciones y desventajas
¿Te suena haber escuchado más de una vez algo sobre el K-Means clustering? Normal. Se trata de uno de los algoritmos de Machine Learning no supervisados más utilizados por los Data Scientists y que además es muy fácil tanto de usar como de interpretar. En este post voy a hacer que entiendas qué es el […]
Entiende de una vez qué es el Tradeoff Bias-Variance
Nos pasa a todos, leemos artículos sobre el tradeoff de bias vs variance (sesgo vs varianza), lo pillamos y a los dos días se nos ha olvidado. Posiblemente no lo habéis leído con atención, o puede ser que dierais con una explicación compleja. Vamos a intentar entenderlo por fin con un post cortito y al […]
Random Forest – Explicación y ejemplo en Python
En este post aprenderás a utilizar uno de los algoritmos de ensemble (o ensamblados en español) más conocidos y utilizados en el mundo del Machine Learning, el Random Forest. Aprenderás cómo funciona y cómo lo podrás utilizar en Python. En otros posts ya hemos hablado de algoritmos que modelan por distancias como el KNN. O […]
Encuentra tu modelo perfecto (Búsqueda de hiperparámetros)
Tienes todo tu pipeline de ML montado, pero los resultados no son muy buenos… Aprende a mejorar los resultados de tu modelo con la búsquedas de hiperparámetros con la ayuda de este post! En Machine Learning hay infinidad de modelos de todo tipo. Desde lineales, hasta basados en densidad de datos, pasando por árboles. Eso […]
Series Temporales – Introducción a esta técnica de predicción
Al comenzar tu andadura en la ciencia de datos y en Machine Learning quizá te des cuenta de lo importante que es el análisis de series temporales. Así que creemos que es clave entender el concepto desde lo básico para poder ir avanzando a temas más complejos. Vas a aprender qué son, cómo analizarlas y […]