Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, se encarga de identificar patrones en datos estructurados usando algoritmos como la regresión logística y los arboles de decisión.
La regresión lineal En esta guía te mostraremos la regresion lineal con auto mpg y cómo analizar el conjunto de datos visualizando sus características mediante matrices de dispersión y correlación, y te explicaremos por qué es clave elegir la variable con mayor correlación lineal para una regresión efectiva. Además, descubrirás la diferencia entre dos [...]
En esta entrada vamos a hablar sobre el analisis de regresion en Machine Learning: la regresión lineal es una de las técnicas fundamentales en Machine Learning para modelar relaciones entre variables. ¿Qué es el analisis de regresion en Machine Learning? El análisis de regresión en machine learning es una categoría de aprendizaje supervisado el [...]
El agrupamiento jerarquico Introducción al agrupamiento jerarquico El agrupamiento jerarquico es una técnica de aprendizaje no supervisado que organiza los datos en una estructura de árbol, también conocida como dendrograma. Este método permite identificar clústeres anidados dentro de otros clústeres, formando una jerarquía que representa la relación entre los [...]
Que es DBSCAN DBSCAN es un algoritmo de agrupamiento espacial basado en la densidad de puntos. A diferencia de métodos tradicionales como K-means, DBSCAN no requiere definir previamente el número de clústeres y permite detectar grupos de forma arbitraria dentro del espacio de características. Esta flexibilidad lo convierte en una [...]
Que es el aprendizaje no supervisado El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos que no tienen etiquetas. Esto significa que el modelo no sabe qué clase o categoría pertenece cada dato. Sin embargo, el modelo debe aprender por [...]
Aprendizaje conjunto ¿Qué es el aprendizaje conjunto (Ensemble Learning)? El aprendizaje conjunto es una técnica avanzada de machine learning que consiste en combinar múltiples modelos predictivos para mejorar la precisión, reducir errores y aumentar la robustez de las predicciones. Su objetivo principal es superar las limitaciones de los modelos individuales, especialmente cuando son [...]
Con la inteligencia artificial en automoviles se está transformando la industria del sector de la automoción, que esta dando lugar a nuevos avances en seguridad, eficiencia y confort. Existen ya una serie de aplicaciones en la inteligencia artificial como: Conducción autónoma: Los vehículos empiezan a conducir por si solos sin la intervención del ser [...]
En Machine Learning, uno de los retos más comunes en problemas de clasificación es el desbalanceo de clases. Este ocurre cuando una de las clases del conjunto de datos tiene muchas más muestras que la otra, lo que puede afectar negativamente al rendimiento del modelo. Por ejemplo, al entrenar un algoritmo para detectar si [...]
Validación cruzada anidada La validación cruzada anidada es una técnica avanzada y sólida utilizada en el aprendizaje automático para evaluar modelos de manera más precisa. Se lleva a cabo mediante dos bucles, uno dentro del otro, lo que permite una evaluación minuciosa del rendimiento del modelo. Combina dos niveles de validación para evaluar [...]
Curvas de validación en Machine Learning: diagnóstico y ajuste del hiperparámetro C ¿Qué son las curvas de validación en Machine Learning? Las curvas de validacion en machine learning son una herramienta de diagnóstico fundamental que aprovecha la validación cruzada para evaluar el rendimiento de un modelo frente a distintos valores de un [...]
