Python Tutorial

Descubre cómo el optimizador AdamW mejora el rendimiento del modelo desacoplando el decaimiento del peso de las actualizaciones del gradiente. Este tutorial explica las principales diferencias entre Adam y AdamW, sus casos de uso y proporciona una guía paso a paso para implementar AdamW en PyTorch.

Python dlt es una gran elección para los ingenieros de datos que quieren mover datos con rapidez y confianza. Se integra con casi cualquier fuente y destino y te permite escribir rápidamente tus pipelines ELT/ETL. Este tutorial te muestra cómo controlar cada paso del pipeline y trabajar con archivos locales, la nube, bases de datos y APIs REST.

Explora los tipos de modelos de ecuaciones estructurales. Aprende a hacer suposiciones teóricas, construir un modelo hipotético, evaluar el ajuste del modelo e interpretar los resultados en el modelado de ecuaciones estructurales.

Utiliza color_palette() para una separación categórica clara, cubehelix_palette() para datos secuenciales graduales, y diverging_palette() para una divergencia clara respecto a un punto medio.

Descubre el significado de la distribución de Gauss, su relación con el teorema del límite central y sus aplicaciones reales en el aprendizaje automático y la comprobación de hipótesis.

Aprende cómo Python gestiona automáticamente la memoria con el recuento de referencias y la recolección generacional de basura, y comprende cómo controlar manualmente la recolección de basura utilizando el módulo gc.

Explora cómo la distancia euclidiana tiende puentes entre la geometría antigua y los algoritmos modernos, con ejemplos de codificación en Python y R, y conoce sus aplicaciones en la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis espacial.

Descubre el algoritmo de agrupación por desplazamiento medio, sus ventajas, sus aplicaciones en el mundo real y su implementación paso a paso en Python. Compáralo con K-means para comprender las diferencias clave.

Una media winsorizada reduce la influencia de los valores atípicos al limitar los valores extremos a percentiles específicos, preservando la estructura general del conjunto de datos. Sigue leyendo para aprender a calcular la media winsorizada utilizando Python para practicar.

Aprende cómo la curva AUC-ROC evalúa los modelos de clasificación binaria, centrándose en el rendimiento a través de umbrales, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Utiliza las bibliotecas de Python para calcular los valores AUC y comparar clasificadores en un solo flujo de trabajo.

DuckDB es un potente motor analítico que vive en tu portátil. Puedes utilizarlo para acelerar la lectura y el procesamiento de datos y reducir los tiempos de ejecución de tu pipeline de minutos a segundos. Sigue esta guía práctica para aprender a hacerlo.

Aprende SARSA, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sobre políticas. Comprende su regla de actualización, hiperparámetros y diferencias con el aprendizaje Q con ejemplos prácticos en Python y su implementación.