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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.
AutoML: creación de un modelo de análisis de sentimiento con Google Cloud AutoML
Descubre en que consiste el AutoML, que nos permite automatizar varias partes del proceso de Machine Learning y aprende a utilizar Google Cloud AutoML para realizar una tarea de sentiment analysis y construir un clasificador capaz de identificar si una crítica de película es positiva o negativa.
Sentiment analysis en críticas de películas mediante regresión logística
El sentimiento de análisis es una técnica que nos permite identificar la opinión emocional que hay detrás de un textol. En este artículo mostramos como construir un modelo de predicción capaz de distinguir entre críticas positivas y negativas. Estas críticas han sido descargadas previamente de la web de filmaffinity.
Introducción al topic modeling con Gensim (III): similitud de textos
En este post mostramos como utilizar la técnica de topic modeling para obtener la similitud entre textos teniendo en cuenta la semántica
Introducción al topic modeling con Gensim (II): asignación de tópicos
En esta publicación aprenderás como entrenar un modelo LDA con noticias periodísticas para la asignación de tópicos, usando para ello la librería Gensim de Python.
Introducción al topic modeling con Gensim (I): fundamentos y preprocesamiento de textos
En esta publicación entenderéis los fundamentos del topic modeling (modelo LDA) y se mostrará como realizar el preprocesamento necesario a los textos: tokenización, eliminación de stopwords, etc.
Libros recomendados para adentrarse en el machine learning
Lista de cinco libros recomendables para principiantes que quieran aprender machine learning y ciencia de datos.
Diferencias entre inferencia y predicción
Entiende las diferencias entre inferencia y predicción, dos conceptos de la estadística y el machine learning que pueden resultar confusos.
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