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Machine Learning
En esta categoría encontrareis explicaciones con teoría y ejemplos de diferentes modelos de Machine Learning, incluidos modelos de clasificación, regresión y clustering.

Aprendizaje por Refuerzo: Fundamentos y aplicaciones
Descubre los fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo, sus elementos clave, ejemplos prácticos con OpenAI Gym y casos de uso en la industria.
Conociendo a tu Audiencia: Análisis de Segmentación de Clientes
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Cómo Construir un Modelo de Detección de Fraude con Python
Aprende a construir un modelo de detección de fraude con Python. Descubre técnicas de ingeniería de características y algoritmos de clasificación para proteger tu negocio.
Modelos Markovianos: Predicción Basada en Secuencias
Descubre los Modelos Markovianos: su funcionamiento, aplicaciones en análisis de texto, limitaciones y cómo predicen secuencias. ¡Aprende a predecir el futuro basado en el presente!
Clustering Jerárquico: Cómo Funciona y Cuándo Usarlo
Descubre el clustering jerárquico: cómo funciona, dendrogramas, ventajas, desventajas y un ejemplo práctico en Python. Aprende a analizar tus datos sin definir el número de clusters.
Support Vector Machines: Clasificación y Aplicaciones
Descubre las Support Vector Machines (SVM), su funcionamiento, aplicaciones en clasificación y reconocimiento de imágenes. Ejemplo práctico en Python incluido.
Redes Generativas Adversarias (GANs): Creando Imágenes Falsas
Descubre cómo las Redes Generativas Adversarias (GANs) crean imágenes falsas pero realistas. Aprende sobre su funcionamiento, entrenamiento y aplicaciones en arte y entretenimiento.
Optimización de Hiperparámetros: Grid Search vs. Random Search vs. Bayesian Optimization
Descubre las diferencias entre Grid Search, Random Search y Bayesian Optimization para optimizar hiperparámetros en Machine Learning. Aprende cuándo usar cada técnica.
Feature Engineering: Cómo mejorar modelos con mejores datos
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