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El mundo de los datos
Artículos en español sobre Machine Learning, Deep Learning, estadística, Python, NPL y otros de los campos que componen el apasionante mundo de los datos.
La Magia del Muestreo: Cómo Obtener Conclusiones Válidas con una Muestra
Descubre la magia del muestreo y aprende a obtener conclusiones válidas con una muestra. Tipos, cálculo de tamaño y técnicas avanzadas explicadas.
Anomaly Detection: Identificando lo inusual en grandes conjuntos de datos
Descubre el poder de la detección de anomalías en Big Data. Aprende sobre algoritmos, aplicaciones en seguridad y finanzas, y los desafíos del mundo real.
Regresión Logística: Predicción de Probabilidades en tus Datos
Descubre la regresión logística, una herramienta clave para predecir probabilidades y clasificar datos. Aprende a implementarla, interpretar resultados y evitar errores.
Reinforcement Learning: Enseñando a las máquinas a tomar decisiones
Descubre el Reinforcement Learning: cómo las máquinas aprenden a tomar decisiones autónomas, algoritmos clave, aplicaciones prácticas y desafíos futuros.
Sesgo en estadística: Tipos, causas y cómo evitarlo
Descubre los tipos de sesgo en estadística, sus causas y cómo evitarlo. Aprende a identificar y minimizar el sesgo para obtener resultados confiables.
Computer Vision: Enseñando a las máquinas a ver el mundo
Descubre cómo la Computer Vision permite a las máquinas ‘ver’ el mundo. Exploramos fundamentos, técnicas avanzadas, aplicaciones innovadoras y el futuro de esta tecnología.
Cómo interpretar correctamente los percentiles y cuartiles
Aprende a interpretar percentiles y cuartiles, herramientas estadísticas clave para análisis de datos. Descubre cómo calcularlos y aplicarlos correctamente.
Secretos del Feature Selection: Reduce Dimensionalidad sin Perder Información
Descubre los secretos del Feature Selection para reducir la dimensionalidad de tus datos. Aprende métodos estadísticos, técnicas para grandes volúmenes y su impacto en el rendimiento.
Errores tipo I y tipo II en pruebas de hipótesis: Diferencias y consecuencias
Aprende sobre los errores tipo I y tipo II en las pruebas de hipótesis. Descubre sus diferencias, consecuencias y cómo minimizarlos para tomar decisiones informadas.
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