Transfer learning es una herramienta de Deep Learning que utiliza el conocimiento aprendido en resolver un problema determinado para resolver otro problema distinto pero relacionado. Por ejemplo, el conocimiento aprendido por una red neuronal que reconoce gatos se puede aplicar a otro modelo cuyo objetivo es reconocer perros. Transferencia de aprendizaje En la práctica se […]
Introducción Machine learning y Deep learning son ramas de la Inteligencia Artificial que han atraído gran interés durante los últimos años. Las redes neuronales profundas se han constituido como una rama independiente del machine learning tradicional, debido a sus particularidades, que las hacen más complejas de implementar, pero que a su vez permiten obtener importantes
Machine Learning vs Deep Learning Leer más »
Medidas de evaluación de modelos de clasificación y datos desbalanceados Para evaluar cómo se están desempeñando nuestros algoritmos, existe una serie de medidas o métricas ampliamente utilizadas que, no obstante, nos pueden llevar a realizar conclusiones equivocadas. Un caso importante se da en los problemas de clasificación, cuando tenemos una base de datos desbalanceada, en
Machine learning: cómo evaluar modelos de clasificación Leer más »
En este artículo continúa el torneo de predicciones de IMACEC en base a modelos de machine learning. En primer lugar, se evalúan las predicciones del mes anterior, febrero de 2022, en que se predijo el IMACEC de enero de 2022. Luego se hace una nueva predicción, para febrero de 2022. Durante cada mes se hace
Torneo de predicciones de IMACEC – Marzo 2022 Leer más »
En este artículo continúa el torneo de predicciones de IMACEC en base a modelos de machine learning. En primer lugar, se evalúan las predicciones del mes anterior, enero de 2022, en que se predijo el IMACEC de diciembre de 2021. Luego se hace una nueva predicción, para enero de 2022. Durante cada mes se hace
Torneo de predicciones de IMACEC – Febrero 2022 Leer más »
¿Qué significa entrenar modelos de machine learning? El entrenamiento de modelos de machine learning se refiere al proceso mediante el cual se definen los parámetros e hiper parámetros de un algoritmo de forma que se ajuste bien a los datos, lo que implica minimizar alguna medida de error (función de costo). En algunas oportunidades, se
Cómo entrenar modelos de Machine Learning Leer más »
En este artículo continúa el torneo de predicciones de IMACEC en base a modelos de machine learning. En primer lugar, se evalúan las predicciones del mes anterior, diciembre de 2021, en que se predijo el IMACEC de noviembre de 2021. Luego se hace una nueva predicción, para diciembre de 2021. Durante cada mes se hace
Torneo de predicciones de IMACEC – Enero 2022 Leer más »
Introducción La Inteligencia Artificial es un área de las ciencias de la computación cuyo objetivo es desarrollar programas y máquinas capaces de aprender y resolver problemas como lo haría un humano. Dentro de esta área destaca el concepto de Machine Learning, que se agrupa una serie de modelos que permiten a las máquinas aprender y
Machine learning: ¿Qué significa que los algoritmos aprendan? Leer más »
En este artículo continúa el torneo de predicciones de IMACEC en base a modelos de machine learning. En primer lugar, se evalúan las predicciones del mes anterior, noviembre de 2021, en que se predijo el IMACEC de octubre de 2021. Luego se hace una nueva predicción, para noviembre de 2021. Durante cada mes se hace
Torneo de predicciones de IMACEC – Diciembre 2021 Leer más »
Introducción En este artículo se muestra cómo hacer una predicción de la tasa de crecimiento mensual del IMACEC cuando tenemos muchas variables disponibles, y no sabemos cuáles son las mejores predictoras del IMACEC. Este problema se puede solucionar de forma automática, usando métodos de machine learning. El código utilizado en este artículo se puede encontrar
Machine Learning – Predicción del IMACEC con muchas variables Leer más »