https://youtu.be/ZnQdZfGs9-c La Agrupación Jerárquica es un tipo de algoritmo de Aprendizaje no Supervisado que se utiliza para agrupar puntos de datos no etiquetados. La Agrupación Jerárquica también agrupa los puntos de datos con características similares. En algunos casos, el resultado de la Agrupación Jerárquica y de K Means puede ser similar. Existen dos tipos de …
Desde 1927 hasta la fecha se han producido más de 100 películas en todo el mundo sobre la Inteligencia Artificial. Y mientras que algunos escenarios son representados de manera satisfactoria, el resto lo muestran como lo peor que nos puede ocurrir. En películas como Terminator, Matix e inclusive Avengers, la industria cinematográfica nos mostro cómo …
¿Cuáles son los problemas de la Inteligencia Artificial? Leer más »
La Inteligencia Artificial es vista por muchos como una gran tecnología de transformación. La idea que tienen las personas sobre la Inteligencia Artificial es que estos sistemas nos llevarán algún día a todos lados, o se encargarán de lavarnos la ropa, inclusive nos cortarán el césped y hasta nos criarán nuestros hijos. Estas preguntas hacen …
De repente, cuando escuches Inteligencia Artificial lo primero que piensas es en Estados Unidos o empresas relacionadas a este país, pero sabías que China quiere convertirse en un líder mundial en este campo para 2030 y ahora tiene una ventaja en términos de documentos académicos, patentes y financiación mundial de la Inteligencia Artificial. En 2017, …
La técnica de Agrupación Jerárquica es una de las técnicas de agrupación más populares en Machine Learning. Como ya lo hemos explicado anteriormente, la agrupación es la extracción de agrupaciones naturales de objetos de datos similares. Hay un par de ideas generales que ocurren con bastante frecuencia con respecto a la agrupación: Los clústeres deben …
NumPy es, al igual que Pandas, Matplotlib o Scikit-Learn, uno de los paquetes que no puedes perderte cuando estás aprendiendo Machine Learning, principalmente porque esta librería proporciona una estructura de datos de matriz que tiene algunos beneficios sobre las listas regulares de Python. Algunos de estos beneficios son: ser más compacto, acceder más rápido a leer y escribir artículos, ser …
Empecemos con la famosa cita de Charles Darwin: “No es la más fuerte de las especies la que sobrevive, ni la más inteligente, sino la que más se adapta al cambio”. Todo el concepto de los Algoritmos Genéticos se basa en esta cita. Los Algoritmos Genéticos son una técnica de optimización inspirada en la búsqueda …
En este proyecto implementaremos el algoritmo de Agrupamiento Kmeans en Python, analizaremos un conjunto de datos que contiene información sobre los montos de gasto anual de varios clientes de diversas categorías de productos para la estructura interna. Nuestro objetivo es agrupar los datos para que podamos ver los productos que son comprados juntos por los …
El Internet de las Cosas (IoT) está penetrando lentamente todos los aspectos de nuestras vidas. Si aún no tienes un dispositivo IoT, seguramente has oído hablar de ellos. Desde los termostatos inteligentes hasta las cafeteras inteligentes, los dispositivos están adquiriendo, lenta pero seguro, una adopción generalizada. Además, los asistentes virtuales, como Siri, Alexa y Cortana, …
Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas (IoT) Leer más »
Una cosa es segura la Inteligencia Artificial tiene un impacto significativo en las industrias de hoy en día. Lo puedes ver en la salud, finanzas, la gestión, la educación, el transporte, la fabricación, la logística y el análisis, y encontrarás suficientes rastros de Inteligencia Artificial que juegan un papel esencial en el futuro de estas …
Inteligencia Artificial y la Generación de Música Leer más »
El clustering o agrupamiento es una técnica que nos permite encontrar grupos de objetos similares, objetos que están más relacionados entre sí que con objetos de otros grupos. Ejemplos de aplicaciones de clustering orientadas al negocio incluyen la agrupación de documentos, música y películas por diferentes temas, o la búsqueda de clientes que compartan intereses …
Machine Learning es un tema importante en estos momentos y todo el mundo está tratando de conseguir cualquier forma que pueda obtener sobre el tema. Con la cantidad de información que existe, en ocasiones nos podemos sentir abrumado. Por lo tanto, acá te muestro los 6 pasos más importantes que debes considerar al momento de …
6 pasos para construir un proyecto de Machine Learning Leer más »
La agrupación K Means es un tipo de Aprendizaje no Supervisado, que se utiliza cuando se tienen datos no etiquetados, es decir, datos sin categorías o grupos definidos. El objetivo de este algoritmo es encontrar grupos en los datos, con el número de grupos representados por la variable K. El algoritmo funciona de manera iterativa …
Históricamente, la relación entrada-salida en la búsqueda ha estado dominada por el texto. A pesar de que las salidas se han vuelto más variadas, resultados de video e imagen, por ejemplo, las entradas se han basado en texto. Esto ha restringido y moldeado el potencial de los motores de búsqueda, ya que tratan de extraer …
Los beneficios reales de la transformación de Machine Learning solo se puede conseguir cuando los modelos se utilizan constantemente en una retroalimentación de los datos de producción. Existen numerosas formas en las que las empresas pueden o necesitan implementar sus modelos de Machine Learning, lo que dicta son las limitaciones organizativas. API, la forma más …
Guía para implementar los modelos de Machine Learning Leer más »
La agrupación en clúster es una parte importante del proceso de Machine Learning para empresas comerciales o científicas que utilizan la Ciencia de Datos. Como su nombre lo indica, ayuda a identificar congregaciones de puntos de datos estrechamente relacionados, por alguna medida de distancia, en un conjunto de datos, los cuales, de otra manera, serían …
En los problemas de Machine Learning y de la ciencia de datos, el objetivo principal sigue siendo encontrar las características más relevantes que juegan un papel dominante en la determinación e influencia de los resultados de la producción. En la mayoría de los problemas de ciencia de datos, el conjunto de datos está sobrecargado con …
Instagram es la aplicación de redes sociales para compartir fotos y videos, lanzada en 2010. Hoy en día, cuenta con 800 millones de usuarios activos mensuales y es propiedad de Facebook. Hay más de 70 millones de fotos subida en la plataforma y la gente interactúa con cada una de las fotos mostrando su amor …
Cada vez más empresas están impulsadas por los datos, el mundo está cada vez más conectado y parece que todas las empresas necesitarán una práctica de ciencias de la información. Por lo tanto, la demanda de científicos de datos es enorme. Aún mejor, todo el mundo reconoce la falta de talento en la industria. Sin embargo, convertirse …
10 errores que comenten los científicos aficionados de datos Leer más »
Vivimos en una época en la que la información está a solo un clic de distancia. Estamos influenciados por ella y queremos compartir nuestros pensamientos al respecto. Aquí es donde entran los medios sociales. Los medios sociales son una parte de nuestra vida diaria que no puede ser ignorada. Tiene efectos tanto positivos como negativos. …
Clustering es una técnica de Machine Learning que implica la agrupación de puntos de datos. Dado un conjunto de puntos de datos, podemos utilizar un algoritmo de agrupación para clasificar cada punto de datos en un clúster específico. En teoría, los puntos de datos que están en el mismo clúster deben tener propiedades y/o características …
Los motores de búsqueda visual están redefiniendo los límites de nuestro lenguaje, abriendo una nueva vía de comunicación entre las personas y las computadoras. Si vemos el lenguaje como un sistema fluido de signos y símbolos, en lugar de un conjunto fijo de palabras habladas o escritas, llegamos a una imagen mucho más convincente y …
El coronavirus (COVID-19) ha dominado las noticias mundiales y ha dado lugar a restricciones de viaje, cierre de escuelas, pánico en el mercado y muchas más perturbaciones a medida que las organizaciones de salud trabajan para contener la propagación del virus. Con la cantidad de casos confirmados y un gran número de muertos en todo …
Inteligencia Artificial y el Coronavirus (COVID-19) Leer más »
Dentro de Machine Learning, el álgebra lineal sirve para describir los parámetros, los pesos y la estructura de los diferentes algoritmos. Es una caja de herramientas matemáticas que ofrece técnicas útiles para manipular grupos de números simultáneamente. Proporciona estructuras como vectores y matrices para contener estos números y nuevas reglas sobre cómo sumarlos, restarlos, multiplicarlos …
¿Cómo se utiliza el álgebra lineal en Machine Learning? Leer más »
Esta es una gran pregunta con muchas respuestas posibles, por lo que veamos de una forma práctica lo que hace un científico de datos. Imagina que acabas de ser contrata para tu primer trabajo como científico de datos en una gran compañía de tu país. Es tu primer día de trabajo y estás emocionado de …
Antes de empezar a explicar de qué se trata el Clustering, veamos un ejemplo. Un banco quiere dar ofertas de tarjetas de crédito a sus clientes. En la actualidad, examinan los detalles de cada cliente y, basándose en esta información, deciden qué oferta se debe hacer a qué cliente. Ahora, el banco puede tener potencialmente …
La limpieza y preparación de datos es el primer paso más crítico en cualquier proyecto de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Es normal que se dedique la mayor parte del tiempo, hasta un 70%, en la limpieza de los datos. En esta publicación te guiaré a través de estos pasos iniciales de limpieza y preprocesamiento …
Limpieza y preprocesamiento de datos para principiantes con código en Python Leer más »
Internet ha jugado un papel crucial en el crecimiento de los servicios de transmisión de música. Basta pensar que, en 2016, por primera vez en la historia, estas plataformas generaron la mayor parte de los ingresos de la industria musical. Todo gracias a la integración temprana de la Inteligencia Artificial a los servicios de los …
La Inteligencia Artificial y los Servicios de Transmisión de Música Leer más »
¿Qué se hace cuando el conjunto de datos no tiene etiquetas? Es en ese momento en que se debe usar el aprendizaje no supervisado, este es un grupo de algoritmos y enfoques de Machine Learning que funcionan con este tipo de datos de “verdad sin fundamento”. En la anterior serie de entradas, explicamos los algoritmos …
No hay duda de que Machine Learning y la Inteligencia Artificial están afectando al mundo en desarrollo, aunque alguno los llama como temas sobrevalorados que no son más que declaraciones, o simplemente cosas de programación, por lo que acá los enfrentaremos cara a cara con todas las piezas de evidencia para comprobar esto. Por un …
Diferencia entre Machine Learning y la Programación Tradicional Leer más »
Python es un lenguaje de programación que permite comunicarte con tu computadora, pero para hacer esto necesitas la ayuda de un software o una aplicación específica. En el mercado existen muchas aplicaciones que cumplen con este propósito, una de ellas es Spyder de la cual he hablado en varios de mis videos, otra opción es …
Aunque un algoritmo no siempre será mejor que otro, hay algunas propiedades de cada algoritmo que podemos usar como guía para seleccionar el correcto de forma rápida y para ajustar los parámetros hiperactivos. Por lo tanto, la elección correcta del algoritmo a menudo permanece poco clara a menos que probemos nuestros algoritmos directamente a través …
Ventajas y Desventajas de los Algoritmos de Clasificación Leer más »
Nosotros los usuarios de aplicaciones y de la web hoy en día exigimos experiencias personalizadas. Esperamos que las aplicaciones, los sitios de noticias, las redes sociales y las tiendas en línea con las que nos relacionamos recuerden quiénes somos y en qué estamos interesados, y que hagan recomendaciones relevantes, individualizadas y precisas sobre nuevos contenidos …
Esta es una pregunta recurrente que me hacen en los comentarios del video, así como directamente al correo. ¿Por donde empiezo a estudiar Machine Learning? E inclusive cualquier área de la Inteligencia Artificial. Mi respuesta siempre es la misma, todo depende de tus conocimientos previos y qué es lo que se te haga más fácil. …
El análisis sentimental es el proceso automatizado de comprensión de una opinión sobre un tema dado a partir del lenguaje escrito o hablado. En un mundo que generamos 2,5 quintillones de bytes de datos cada día, el análisis de sentimientos se ha convertido en una herramienta clave para dar sentido a esos datos. Esto ha …
En esta entrada explicaremos la parte práctica del algoritmo de Bosques Aleatorio Clasificación, en donde desarrollaremos un modelo para predecir si un paciente tiene cáncer de seno o no. A su vez, te recomiendo que, si no haz visto la información anterior referente a la teoría y cómo implementar este algoritmo utilizando la librería Scikit …
Bosques Aleatorios Clasificación – Práctica con Python Leer más »
Los Bosques Aleatorios es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Como ya puedes ver en su nombre, crea un bosque y lo hace de alguna manera aleatoria. El bosque que construye, es un conjunto de árboles de decisión, la mayoría de las veces entrenados con el método de bagging. Si recuerdas la idea general del método …
Una de las mejores formar para poner en práctica nuestros conocimientos de Inteligencia Artificial y, en especial, de Machine Learning, es desarrollando proyectos por nuestra cuenta. De esta forma practicamos no solamente la parte teórica de los algoritmos de Machine Learning sino también mejoramos nuestras habilidades de programación, en este caso de Python. Adicional a …
Proyecto: Predecir Enfermedades del Corazón en Sudáfrica Leer más »
Los Bosques Aleatorios es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Puede utilizarse tanto para la clasificación como para la regresión. También es el algoritmo más flexible y fácil de usar. Un bosque está compuesto de árboles. Se dice que cuantos más árboles tenga, más robusto será el bosque. Los Bosques Aleatorios crea árboles de decisión a …
En esta entrada vamos a explicar como poner en práctica el algoritmo de árboles de decisión clasificación. En este punto ya hemos explicado la teoría y cómo implementar este algoritmo utilizando la librería de Python scikit learn, por lo que ahora ha llegado el momento de poner en práctica este algoritmo. El proyecto que vamos …
Árboles de Decisión Clasificación – Práctica con Python Leer más »
El algoritmo de árbol de decisión entra dentro de la categoría de aprendizaje supervisado. Utiliza la representación del árbol para resolver el problema en el que cada nodo de hoja corresponde a una etiqueta de clase y los atributos se representan en el nodo interno del árbol. Si quieres conocer más sobre este algoritmo puede …
Superficialmente, la mayoría de nosotros entendemos lo que es la Inteligencia Artificial, lo que representa, su potencial y su futuro. Llevamos mucho tiempo soñando con un mundo dominado por las máquinas y sin duda nos dirigimos hacia allí. Pero, ¿por qué se llama Inteligencia Artificial? ¿qué tiene de artificial? Hay mucha controversia al respecto, ya …
Los árboles de decisión son uno de los algoritmos de Machine Learning más populares, esto se debe a que puede ser fácilmente visible para que un humano pueda entender lo que está sucediendo. Imagina un diagrama de flujo, donde cada nivel es una pregunta con una respuesta de si o no. Eventualmente una respuesta te …
A continuación aprenderás cómo implementar el algoritmo Naive Bayes utilizando la librería de Python Scikit Learn, tomando en cuenta cada uno de los parámetros que debes considerar para ajustar y mejorar tus resultados. Posteriormente desarrollaremos un proyecto de Machine Learning enfocándonos en el algoritmo Naive Bayes. Cada una de las explicaciones dadas acá será paso a paso …
Naïve Bayes o el Ingenuo Bayes es uno de los algoritmos más simples y poderosos para la clasificación basado en el Teorema de Bayes con una suposición de independencia entre los predictores. Naive Bayes es fácil de construir y particularmente útil para conjuntos de datos muy grandes. Definición El clasificador Naive Bayes asume que el efecto de …
Ya debes conocer la importancia que tiene trabajar en algún área de la Inteligencia Artificial ahora, la pregunta que seguramente te estás haciendo ¿cómo encontrar un trabajo dentro de esa área? Obviamente, y lo principal, es tener conocimientos bases sobre esa área, ya con eso haz ganado bastante terreno. El siguiente paso es buscar la forma …
En esta entrada vamos a explicar como poner en práctica el algoritmo de Máquinas de Vectores de Soporte Clasificación. Con anterioridad ya explicamos la parte teórica e inclusive lo necesario para implementar este algoritmo utilizando la librería de Python, scikit learn, ahora ha llegado el momento de ver la parte práctica. Para esta entrada continuaremos …
Máquinas de Vectores de Soporte Clasificación – Práctica Leer más »
En esta entrada hablaremos en cómo implementar el algoritmo de Maquinas Vectores de Soporte utilizando la librería de Python Scikit Learn. En una entrada anterior definimos que las Máquinas de Vectores de Soporte son un clasificador discriminatorio formalmente definido por un hiperplano de separación. En otras palabras, dada la etiqueta de datos de entrenamiento, el …
Máquinas Vectores de Soporte Clasificación – Scikit Learn Leer más »
En Machine Learning, los kernel o núcleos es un método para el análisis de patrones, cuyo miembro más conocido son las Maquinas de Vectores de Soporte. La tarea general del análisis de patrones es encontrar y estudiar tipos generales de relaciones en conjuntos de datos. Los kernel deben su nombre al uso de las funciones …
Hace poco un portal de empleo de Estados Unidos publico que entre los años de 2015 y 2018 se han duplicado las ofertas de empleo relacionadas a la Inteligencia Artificial. Pero al mismo tiempo, se cree que se llegara a un punto en donde haya más ofertas de empleo que profesionales que puedan cubrir esas …
Las Máquinas Vectores de Soporte clasificación ofrece una precisión muy alta en comparación con otros clasificadores como la Regresión Logística y los Árboles de Decisión. Es conocido por su truco de kernel para manejar espacios de entrada no lineales. Se utiliza una variedad de aplicaciones tales como detección de rostros, detección de intrusos, clasificación de …
Máquinas Vectores de Soporte Clasificación – Teoría Leer más »
GitHub es la plataforma que recomiendo para publicar los proyectos y crear el portafolio para presentar a los posibles empleadores. GitHub es una plataforma web para el control de versiones. Por su parte, Git simplifica el proceso de trabajo con otras personas y facilita la colaboración en proyectos. Git Git es un sistema de control de versiones, lo …
A continuación aprenderás cómo implementar el algoritmo de K Vecinos más Cercanos utilizando la librería de Python Scikit Learn, tomando en cuenta cada uno de los parámetros que debes considerar para ajustar y mejorar tus resultados. Posteriormente desarrollaremos un proyecto de Machine Learning enfocándonos en el algoritmo de K Vecinos más Cercanos. Cada una de las explicaciones …
K vecinos más cercanos es uno de los algoritmos de clasificación más básicos y esenciales en Machine Learning. Pertenece al dominio del aprendizaje supervisado y encuentra una aplicación intensa en el reconocimiento de patrones, la minería de datos y la detección de intrusos. Definición El algoritmo KNN es uno de los algoritmos de clasificación más simples, incluso con tal …
Una pregunta recurrente desde que inicie el canal es que les recomiende libros para continuar su aprendizaje sobre este tema. En la actualidad hay un montón de recursos gratuitos disponibles en línea, como las que yo ofrezco. Cada una de estas opciones, son excelentes, pero estoy consciente que a veces es mejor hacer las cosas …
A continuación aprenderás a desarrollar un proyecto de Machine Learning enfocándonos en el algoritmo Regresión Logística. Cada una de las explicaciones dadas acá será paso a paso para que puedas entender con detalle cada uno de los métodos explicados acá y que los puedas implementar en tus propios proyectos. Empecemos con la explicación del proyecto. Definición del …
Las técnicas de clasificación son una parte esencial de Machine Learning, ya que aproximadamente el 70% de los problemas son de clasificación. Hay muchos algoritmos de clasificación, pero la Regresión Logística es común y es un método de regresión útil para resolver problemas de clasificación binaria. Definición La regresión logística o Logistic Regression es un algoritmo de clasificación que se …
¿Qué tienen en común los conjuntos de datos para la detección de fraudes en la banca, o las ofertas en el tiempo real en mercadeo o la detección de intrusos en redes? Fácil, que los datos utilizados en estas áreas a menudo tienen menos del 1% de los eventos raros pero interesantes, por ejemplo, los …
En una anterior entrada te expliqué toda la parte teoría para calcular los errores al momento de construir un modelo utilizando algoritmos de clasificación. Bueno, acá te explicaré como puedes implementar cada uno de esas métricas utilizando la librería de Scikit Learn. A medida que entrenas tu modelo predictivo de clasificación, seguramente querrás evaluar qué …
Métricas de Evaluación Clasificación con Scikit Learn Leer más »
En Machine Learning, la medición del rendimiento es una tarea esencial. Entonces, cuando se trata de un problema de clasificación, podemos contar con una curva AUC-ROC. Esta es una de las métricas de evaluación más importante para verificar el rendimiento de cualquier modelo de clasificación. ROC viene de las características de funcionamiento del receptor y …
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