Inteligencia Artificial(IA)

La inteligencia artificial es el campo de la informática que se dedica a  crear sistemas informáticos para que puedan realizar tareas como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

vectorizacion de documentos en python

Por |2025-05-14T22:04:23+02:00diciembre 10th, 2022|

Vectorizacion de documentos en python La vectorizacion de documentos en python es un paso fundamental en el preprocesamiento del lenguaje natural (NLP). Permite transformar el texto en representaciones numéricas que los algoritmos de machine learning pueden procesar. A continuación, exploramos los tres enfoques más utilizados: CountVectorizer, TF-IDF y HashingVectorizer, junto con ejemplos en Python. [...]

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Algoritmo PCA

Por |2025-07-31T20:53:41+02:00junio 28th, 2022|

El algoritmo PCA o análisis de componentes principales es un método supervisado que se utiliza para la reducción de la dimensionalidad, donde vamos a reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos que consta de muchas variables correlacionadas entre sí, vamos a transformar las variables en un nuevo conjunto de variables que es una [...]

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Autovalores, Autovectores, Matriz de covarianza

Por |2025-04-22T22:11:12+02:00junio 27th, 2022|

Autovalores, Autovectores, Matriz de covarianza ¿Qué es la covarianza? La covarianza es una medida estadística que indica cómo dos variables cambian juntas. Si ambas aumentan o disminuyen al mismo tiempo, la covarianza es positiva. Si una aumenta mientras la otra disminuye, es negativa. La covarianza nos indica el grado de variación conjunta de [...]

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Selección de características en machine learning

Por |2025-08-06T09:48:29+02:00junio 13th, 2022|

Selección de características en machine learning Cuando los modelos de machine learning son demasiado complejos, se corre el riesgo de que sufran sobreajuste (overfitting), es decir, que se ajusten excesivamente a los datos de entrenamiento y no generalicen bien. Para mitigar este problema, una estrategia eficaz es aplicar reducción de la dimensionalidad mediante [...]

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Descenso del gradiente

Por |2025-02-18T20:11:58+01:00mayo 29th, 2022|

Introducción al descenso del gradiente El descenso del gradiente es un algoritmo de optimización utilizado en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Su objetivo principal es encontrar los parámetros de un modelo que minimicen una función de coste o de error. Utiliza la derivación en funciones y se ajusta iterativamente en la [...]

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Guía completa de la regularizacion en Machine Learning: conceptos, técnicas y cómo aplicarla

Por |2025-04-15T20:01:52+02:00mayo 27th, 2022|

Regularizacion en Machine Learning: conceptos, técnicas y cómo aplicarla Regularizacion en Machine Learning: Cuando entrenamos modelos de machine learning, buscamos que estos generalicen bien para que funcionen correctamente con datos nuevos. Sin embargo, a menudo nos enfrentamos a problemas como el sobreajuste (overfitting).Aquí es donde entra en juego la regularización en machine learning, una técnica [...]

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Libreria numpy

Por |2025-05-13T22:05:02+02:00mayo 12th, 2022|

Introducción a la libreria numpy Es esta entrada vamos a hablar de la libreria numpy: NumPy es una librería de Python especializada en el procesamiento numérico y científico de datos. Proporciona estructuras de datos como los arrays multidimensionales (ndarrays) y una amplia colección de funciones matemáticas optimizadas, que permiten realizar operaciones vectorizadas, álgebra [...]

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Curvas ROC en Machine Learning: Qué son y cómo se interpretan

Por |2025-09-02T21:50:59+02:00mayo 12th, 2022|

¿Qué son las curvas ROC? Las curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) son una representación gráfica fundamental para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación binaria. Muestra cómo varían la sensibilidad y la especificidad del modelo al modificar los umbrales de decisión de los scores de predicción. Esta curva se construye a partir de dos métricas clave: Tasa de verdaderos [...]

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Los k vecinos mas cercanos

Por |2025-01-27T20:43:11+01:00abril 22nd, 2022|

Los K vecinos mas cercanos es un clasificador de aprendizaje supervisado que usa la distancia de agrupaciones de datos para hacer clasificaciones o predicciones, por ejemplo en los problemas de clasificación, el algoritmo predice la etiqueta que mas se repite alrededor de un conjunto de datos. Para calcular las distancias a los puntos más [...]

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Infografía digital de un cerebro formado por circuitos electrónicos rodeado de gráficas estadísticas y fórmulas matemáticas, con el texto central Machine Learning sobre un fondo azul oscuro tecnológico.
Diagrama de una red neuronal de Deep Learning con múltiples capas de nodos interconectados por líneas de datos, mostrando la entrada, las capas ocultas y la salida sobre un fondo tecnológico oscuro.

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