Tutorial de Aprendizaje Automático

Aprende ingeniería de funciones con esta guía práctica. Explora técnicas como la codificación, el escalado y el manejo de valores perdidos en Python.

Aprende cómo funciona la propagación hacia delante en las redes neuronales, desde los fundamentos matemáticos hasta la implementación práctica en Python. Domina este concepto esencial del aprendizaje profundo con ejemplos de código y visualizaciones.

Aprende cómo la función de activación softmax transforma los logits en probabilidades para la clasificación multiclase. Compara softmax vs sigmoide e impleméntalo en Python con TensorFlow y PyTorch.

Aprende sobre la regresión lineal, su finalidad y cómo implementarla utilizando la biblioteca scikit-learn. Incluye ejemplos prácticos.

Del binario al matiz: explora cómo la lógica difusa potencia los sistemas inteligentes de IA e imita el comportamiento humano en la toma de decisiones.

Aprende a implementar DBSCAN, comprende sus parámetros clave y descubre cuándo aprovechar sus ventajas únicas en tus proyectos de ciencia de datos.

Domina las técnicas de extracción de características con ejemplos prácticos en Python para datos de imágenes, audio y series temporales. Aprende a transformar los datos brutos en características significativas y a superar los retos habituales en las aplicaciones de aprendizaje automático.

Descubre la importancia de la reducción de la dimensionalidad, sus técnicas y cómo aplicarlas a conjuntos de datos de imágenes, visualizando y comparando datos en espacios de menor dimensión.

Este tutorial proporciona una visión general del método ensemble bagging en el aprendizaje automático, incluyendo su funcionamiento, implementación en Python, comparación con boosting, ventajas y mejores prácticas.

Explora la importancia de la Normalización, un paso vital en el preprocesamiento de datos que garantiza la uniformidad de las magnitudes numéricas de las características.

Observa cómo una matriz de confusión clasifica las predicciones del modelo en Verdaderos Positivos, Falsos Positivos, Verdaderos Negativos y Falsos Negativos. Sigue leyendo para comprender su estructura, pasos de cálculo y usos para tratar datos desequilibrados y análisis de errores.

Explora la entropía cruzada en el aprendizaje automático en nuestra guía sobre la optimización de la precisión y la eficacia del modelo en la clasificación con ejemplos de TensorFlow y PyTorch.