IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
OneHotEncoder: Transformando variables categóricas para machine learning Introducción Cuando trabajamos con datos en machine learning, las variables categóricas pueden ser un desafío. Estas variables representan atributos que no tienen una …
Cuándo usar cada uno: Escalado y Normalización con Scikit-learn Introducción En el mundo de la ciencia de datos, escalar y normalizar los datos es una etapa crítica en el preprocesamiento. El escalado y la normalización permiten transformar…
MinMaxScaler: Escalando tus datos para mejorar el rendimiento de tus modelos Introducción El MinMaxScaler es una técnica fundamental en la transformación y escalado de datos numéricos. Es especialmente útil cuando trabajas con característic…
StandardScaler: Una herramienta esencial para el preprocesado de datos Introducción En el mundo del machine learning, la preparación y el preprocesado de los datos son fundamentales para obtener modelos predictivos eficientes. Uno de los co…
Evaluar resultados: Un paso crucial en la construcción de modelos con Scikit-learn Introducción Evaluar los resultados de un modelo es una etapa fundamental en el flujo de trabajo de machine learning. Es aquí donde validamos si nuestro mode…
Entrenar modelo: Estructura básica de un proyecto con scikit-learn Introducción Entrenar un modelo es uno de los pasos cruciales en cualquier proyecto de machine learning. En este paso, utilizamos nuestros datos preparados para generar un m…
Preparar datos Introducción En el ecosistema de machine learning, la preparación de datos es una fase crucial que determina directamente el rendimiento final de los modelos. Scikit-learn proporciona herramientas potentes para manejar y prep…
Errores comunes de formato Introducción En la práctica de machine learning, los datos son la base de todo. Un error en la estructura o formato de los datos puede desestabilizar incluso los modelos más bien construidos. Scikit-learn es una h…