Modelo de Predicción de Riesgo en Adolescentes (SV 2013)
En este artículo, crearemos modelos de predicción de riesgo en adolescentes utilizando el conjunto de datos del Global School-Based Student Health Survey 2013 para El Salvador.
Capacidades y Limitaciones de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial tiene capacidades impressionantes, pero también presenta limitaciones importantes. En este artículo, exploraremos ambas facetas en el contexto del aprendizaje automático.
Pruebas Estadísticas y Aprendizaje Automático
Las pruebas estadísticas nos permiten evaluar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos. En este artículo, exploraremos cómo se utiliza esta herramienta en el contexto del aprendizaje automático.
Probabilidad y Aprendizaje Automático
La probabilidad nos permite modelar la incertidumbre y tomar decisiones informadas. En este artículo, exploraremos cómo se utiliza esta herramienta en el contexto del aprendizaje automático.
Estadística y Aprendizaje Automático
La estadística nos permite analizar y entender los datos. En este artículo, exploraremos un poco más sobre la estadística descriptiva e inferencial, y cómo estos conceptos son fundamentales para el aprendizaje automático.
Vectores y Aprendizaje Automático
Los vectores son una parte esencial del aprendizaje automático, ya que permiten representar datos y parámetros de modelos de manera eficiente. En este artículo, exploraremos su definición y aplicación en algoritmos de machine learning.
Experimentando con el dataset de supervivencia del Titanic
Exploremos el dataset de supervivencia del Titanic utilizando técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para descubrir patrones y relaciones entre las características de los pasajeros y su supervivencia.
Experimentando con el análisis exploratorio de datos
En este artículo, exploraremos el proceso de análisis exploratorio de datos (EDA) en el contexto de proyectos de aprendizaje automático.
El flujo en proyectos de aprendizaje automático
Descubre el flujo típico de un proyecto de aprendizaje automático, desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo, y aprende sobre las mejores prácticas y desafíos comunes en el campo de la ciencia de datos.
Paradigmas de aprendizaje automático y fundamentos matemáticos
Tipos de aprendizaje automático, algoritmos comunes y fundamentos matemáticos esenciales para entender cómo funcionan los modelos de machine learning.
1 / 2