Python Tutorial

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 qué son las pruebas unitarias, por qué son importantes y cómo puedes implementarlas con la ayuda de Python.

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 a realizar regresiones lineales en Python utilizando NumPy, statsmodels y scikit-learn.

Explora las distribuciones de cola pesada en las que no se aplican los métodos estadísticos tradicionales. Descubre cómo la distribución de Cauchy modela eficazmente los fenómenos en los que los sucesos extremos ocurren con más frecuencia de lo esperado.

Examina los principios matemáticos que subyacen a los paseos aleatorios y explora sus formas, desde los recorridos unidimensionales hasta los modelos sesgados y gaussianos. Utiliza Python para descubrir cómo estos procesos estocásticos informan los fenómenos del mundo real en biología, física y finanzas.

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

Aprende a utilizar Python se utiliza para Redis en esta guía para principiantes.

Elige la técnica correcta de inversión de listas en Python entre reverse(), slicing, reversed() y las comprensiones de listas. Utiliza estos métodos para abordar tareas como la ordenación de datos y la alineación de secuencias.

Aprende todo lo que necesitas saber sobre la operación de ordenación merge en Python y cómo implementar este algoritmo fundamental para ordenar grandes bases de datos.

Aprende a construir e implementar Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en Python con PyTorch.

Descubre los entresijos de la distribución binomial negativa y sus aplicaciones. Aprende a modelar eficazmente los datos de recuento. Explora ejemplos prácticos y ayudas visuales para mejorar tu comprensión.