Data Science Tutorials

Este artículo trata de cómo y cuándo utilizar la clasificación k vecinos más próximos con scikit-learn. Centrado en conceptos, flujo de trabajo y ejemplos. También cubrimos las métricas de distancia y cómo seleccionar el mejor valor para k mediante validación cruzada.

El tutorial cubre el acceso, la cuantización, el ajuste fino, la fusión y el almacenamiento de este potente modelo lingüístico de código abierto con 7300 millones de parámetros.

Aprende sobre técnicas, aplicaciones y herramientas de aumento de datos con un tutorial de TensorFlow y Keras.

En este tutorial, aprenderás sobre las máquinas de vectores de soporte, uno de los algoritmos de machine learning supervisado más populares y utilizados.

Descubre los fundamentos de las secuencias de comandos bash y aprende a escribir una secuencia de comandos bash.

Descubre el poder de Midjourney, una herramienta de IA generativa para crear asombrosas obras de arte. Aprende cómo empezar, escribe prompts eficaces y optimiza su uso con nuestra guía paso a paso.

Explora la IA generativa con nuestro tutorial introductorio sobre Stable Diffusion. Aprende a ejecutar el modelo de aprendizaje profundo en línea y localmente para generar imágenes detalladas.

Descubre qué es Pyspark y cómo se puede utilizar, con ejemplos.

En este tutorial, aprenderás a utilizar el PCA (análisis de componentes principales) de R para extraer datos con muchas variables y crear visualizaciones para mostrar esos datos.

Este artículo trata de cómo y cuándo utilizar la clasificación Random Forest con scikit-learn. Centrado en conceptos, flujo de trabajo y ejemplos. También veremos cómo utilizar la matriz de confusión y las importancias de las características.

¡Aprende todo sobre la comprensión de diccionarios en Python: cómo puedes utilizarla para crear diccionarios, para sustituir los for loops (anidados) o las funciones lambda por map(), filter() y reduce(), ...!

Aprende a realizar Análisis exploratorios de datos para el Procesamiento del lenguaje natural utilizando WordCloud en Python.