Tutorial de Aprendizaje Automático

Comprende los fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL) y explora el paquete de software Gymnasium para construir y probar algoritmos de RL utilizando Python.

Comprende los conceptos básicos de los Mapas Autoorganizativos y aprende a implementarlos en Python utilizando MiniSom.

Aprende a instalar y configurar la base de datos MySQL dentro de contenedores Docker. El tutorial incluye conceptos como conectarse a servidores MySQL, ejecutar clientes MySQL para conectarse a contenedores, etc.

Aprende los primeros principios de la Optimización de Políticas Proximales, ¡incluyendo su implementación en PyTorch con Gymnasium!

Infórmate sobre Snowflake Cortex AI y cómo puede utilizarse para los LLM y el aprendizaje automático.

Una guía para comprender y aplicar el algoritmo de búsqueda A* en Python. Descubre cómo crear soluciones eficaces para problemas de búsqueda complejos con ejemplos prácticos de código. Aprende estrategias de optimización utilizadas en entornos de producción.

Una alternativa a Docker Desktop, ligera y sin demonio, que agiliza la gestión de contenedores, permitiendo un rápido entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos de aprendizaje automático.

La Ecuación de Bellman es un concepto clave en el aprendizaje por refuerzo que ayuda a los agentes a tomar decisiones en situaciones complejas evaluando los posibles estados y recompensas futuros. Este artículo examina sus principios matemáticos, sus usos en el mundo real y su importancia en la creación de políticas óptimas dentro de los Procesos de Decisión de Markov.

Aprende a predecir el ganador de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024 utilizando Python, aprendizaje automático y datos de FiveThirtyEight y la Comisión Electoral Federal.

El aprendizaje automático es complejo y a menudo difícil de entender. Al visualizar los modelos de aprendizaje automático, puedes obtener un gran nivel de comprensión del rendimiento del modelo y de las decisiones que toma al hacer predicciones.

Aprende la técnica de optimización Adagrad, incluyendo sus principales ventajas, limitaciones, implementación en PyTorch y casos de uso para optimizar modelos de aprendizaje automático.

El Bosque de Aislamiento es un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado que identifica anomalías o valores atípicos en los datos aislándolos mediante un proceso de partición aleatoria dentro de una colección de árboles de decisión.