Evalúe cómo el aprendizaje semisupervisado puede explotar datos sin etiquetar Imagen del autor: creada con Image Creator en Bing Uno de los desafíos más comunes que enfrentan los científicos de datos es la falta de datos etiquetados para entrenar un modelo confiable y preciso. Los datos etiquetados son esenciales para tareas de aprendizaje supervisado, como…
Muchas computadoras vienen con Python preinstalado. Para saber si su máquina lo tiene, vaya a su terminal (Mac/Linux) o al símbolo del sistema (Windows) y simplemente escriba «python». Usando Python en la Terminal. Imagen del autor. Si no ve una pantalla como esta, puede descargar Python manualmente (ventanas/ Impermeable). Alternativamente, se puede instalar Anacondaun popular…
Una imagen puede valer más que miles de palabras. Imagen del autor Una matriz de confusión es una forma conveniente de presentar los tipos de errores cometidos por un modo de aprendizaje automático. es un norte por norte cuadrícula con números, donde el valor en el [n, m] La celda representa el número de ejemplos…
Análisis de 20 años de distribución de medallas en los Juegos Olímpicos e indicadores de riqueza nacional Imagen generada por el autor usando GPT-4o Hace una vida, yo también era deportista: cuando era pequeña hacía un poco de gimnasia rítmica. Durante los Juegos Olímpicos de Atenas 2004, recuerdo pasar horas frente al televisor viendo con…
Las restricciones monótonas son esenciales para que los modelos de aprendizaje automático sean procesables, pero aún se utilizan poco Continuar leyendo sobre Hacia la ciencia de datos »
Taipy es un marco para crear aplicaciones web de ciencia de datos e inteligencia artificial en Python. Como tal, es un competidor de Streamlit o Dash, pero se diferencia de estos dos productos. Taipy separa la interfaz de usuario del resto de la lógica del programa y utiliza devoluciones de llamada para agregar funcionalidad a…
Aprendizajes como editor asociado en IA y robótica con 100 revisiones por pares Foto de Annie Spratt seguro desempaquetar I Compartiré lo que he aprendido sobre el proceso de revisión por pares académicos a través de un viaje personal desde revisor indeciso hasta editor asociado del Cartas del IEEE sobre robótica y automatización (Factor de…
Análisis del «aprendizaje por refuerzo» de Richard S. Sutton con implementaciones personalizadas de Python, episodio III Continuamos nuestra inmersión profunda en el libro mayor de Sutton en RL [1] y aquí nos centramos en los métodos de Monte Carlo (MC). Estos son capaces de aprender únicamente de la experiencia, es decir, no requieren ningún tipo…
Esta es la tercera parte de mi nueva serie de varias partes 🐍 Hacia modelos espaciales de estados de Mamba para imágenes, vídeos y series temporales. METROAmba, el modelo que sustituirá al potente Transformer, ha recorrido un largo camino desde la idea inicial de utilizar modelos de espacio de estados (SSM) en el aprendizaje profundo….
Tendencias de malla de datos en el diseño de plataformas de datos Imagen generada por IA usando Kandinski En este artículo quiero profundizar en los diferentes tipos de arquitecturas de plataformas de datos, analizando más de cerca su evolución, fortalezas, debilidades y aplicaciones prácticas. La atención se centrará en la arquitectura Data Mesh, su papel…
