Category: Machine Learning
El aprendizaje automático se ocupa del desarrollo de técnicas que pueden descubrir automáticamente patrones en los datos y luego utilizar estos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones.
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Clasificación y optimización (fine tuning) con RANDOM FOREST para aprobación de un crédito en una institución financiera. Transformación de variables categóricas
Aprende a desarrollar y optimizar un clasificador mediante Random Forest para predecir si un cliente en un banco es un cliente adecuado (bueno-bajo riesgo) o un cliente no adecuado (malo-alto riesgo) para concederle un crédito. Read more
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Clasificación de Sentimientos con Procesamiento de Lenguaje Natural y Redes Neuronales Recurrentes (LSTM). Corpus en Español sobre restaurantes
En esta práctica aprenderás a clasificar sentimientos en buenos “1” y malos “0” sobre el servicio y platos de comida en restaurantes. El clasificador se desarrolla mediante procesamiento de lenguaje natural y una red neuronal recurrente de tipo LSTM. Finalmente, aprenderás a presentar los resultados visualmente para una mejor comprensión. Read more
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Despliegue de un servicio de machine learning con Flask y Django. Pruebas con Postman
En esta práctica aprenderás a integrar en la Web un servicio de machine learning. En esta práctica mediante una red neuronal se puede predecir si un cliente en un banco es un cliente adecuado (BUENO, es decir, de bajo riesgo) o un cliente no adecuado (MALO, es decir, de alto riesgo) para concederle un crédito.… Read more
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Implementación de forward y back propagation en una Red Neuronal con y sin Keras: compuertas lógicas OR, AND y XOR
En esta práctica aprenderás los pasos de una red neuronal mediante ejemplos clásicos para que puedas comprender su proceso y su gran capacidad de aprendizaje. Para ello, se diseñará una red neuronal sin Keras y con Keras para aprender las operaciones de las compuertas lógicas: OR, AND y XOR. Read more