NLP Natural Language Processing : Introducción

¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan los asistentes personales de IA como Siri o Cortana? ¿Cómo ha podido el corrector ortográfico detectar errores de sintaxis que ni tú mismo habrías detectado? ¿Cómo adivina tu motor de búsqueda las palabras que estabas a punto de escribir a partir de las primeras letras? Aunque estas herramientas […]

¿Qué es un DataFrame?

dataframe

Pandas es una de las principales librerías de Python, que es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel muy popular entre los Data Scientists. Las estructuras más utilizadas en este módulo son las Series y los DataFrames. A diferencia de las Series, que son objetos correspondientes a paneles unidimensionales, los DataFrames son […]

Word Embedding

word embedding

En un artículo anterior, definimos NLP – Procesamiento del Lenguaje Natural. En este artículo, nos centraremos en uno de sus principales métodos, el Word Embedding. El Word Embedding (incrustación de palabras) designa un conjunto de métodos de aprendizaje destinados a representar las palabras de un texto mediante vectores numéricos reales. En este artículo, vas a […]

Word2vec : NLP y Word Embedding

word2vec

El Word Embedding designa un conjunto de métodos de aprendizaje que pretende representar las palabras de un texto mediante vectores de números reales. Hoy vamos a presentarte la 3.ª parte de nuestro dosier NLP. Esta sección pretende explicar cómo funciona el famoso algoritmo Word2vec en Python y su implementación. Word Embedding Como recordatorio, el Word […]

Cross-Validation : definición e importancia en Machine Learning

Cross Validation

La cross-validation o validación cruzada es un método que permite probar el rendimiento de un modelo predictivo de Machine Learning. Descubre las técnicas más utilizadas y cómo aprender a dominarlas. Después de entrenar un modelo de Machine Learning con datos etiquetados, se supone que tiene que funcionar con nuevos datos. No obstante, es importante garantizar […]

U-NET : todo lo que tienes que saber sobre la red neuronal de Computer Vision

Unet

U-NET es un modelo de red neuronal dedicado a tareas de visión artificial (Computer Vision) y más concretamente a problemas de segmentación semántica. Descubre todo lo que tienes que saber : presentación, funcionamiento, arquitectura, ventajas, cursos, etc. La inteligencia artificial es una tecnología muy amplia con múltiples ramas. La visión artificial o visión por ordenador […]

Deep Learning o Aprendizaje profundo : ¿qué es?

dessin illustrant le métier du machine learning engineer

Este artículo es el primero de una serie dedicada al Deep Learning : tras haber presentado a grandes rasgos el funcionamiento y las aplicaciones de las redes neuronales, en los siguientes artículos descubrirás con más detalle los principales tipos de redes y sus arquitecturas, así como los métodos y diversos ejemplos de aplicaciones del Deep […]

VGG: ¿Qué es este modelo? ¡Daniel te lo cuenta todo!

De vuelta de Daniel, el personaje emblemático de nuestras formaciones que guía a nuestros alumnos hacia su diploma. Hoy les va a presentar un modelo muy utilizado en Visión por Computador : VGG. Ya tuvimos ocasión, hace tiempo, de detallar la noción de Transfer Learning. Si se perdió nuestro artículo sobre el tema, le invito […]

Random Forest: Bosque aleatorio. Definición y funcionamiento

random forest

Un random forest (o bosque aleatorio en español) es una técnica de Machine Learning muy popular entre los Data Scientist y con razón : presenta muchas ventajas en comparación con otros algoritmos de datos. Es una técnica fácil de interpretar, estable, que por lo general presenta buenas coincidencias y que se puede utilizar en tareas […]

Comprende el algoritmo t-SNE en 3 pasos

tsne

Si alguna vez has estado interesado en los métodos de reducción de dimensiones, probablemente ya hayas estudiado el Análisis de Componentes Principales o ACP. En este artículo, abordaremos otro de los métodos de reducción de dimensiones que existen: t-SNE o t-distributed Stochastic Neighbor Embedding en inglés. Este algoritmo propone un método diferente del ACP. T-SNE […]

¿Qué es el Transfer Learning?

deep learning

Este artículo es el 5° y último de nuestra serie sobre deep learning, y presenta en detalle la definición y el funcionamiento del Transfer Learning. Si quieres regresar a los artículos anteriores, aquí está la lista : Indice : Definición de Transfer Learning ¿Sobre cuáles estrategias se apoyan las técnicas de Transfer Learning? ¿Cómo se […]

¿Qué es el algoritmo KNN?

knn

El algoritmo de las K vecinas más cercanas o K-nearest neighbors (kNN) es un algoritmo de Machine Learning que pertenece a los algoritmos de aprendizaje supervisado simples y fáciles de aplicar que pueden ser utilizados para resolver problemas de clasificación y de regresión. En este artículo veremos la definición de este algoritmo, su funcionamiento así […]