En el ámbito del Machine Learning existen múltiples modelos cuya estructura interna hace que no sea trivial comprender el por qué detrás de las decisiones que toma. Este conjunto de modelos son ampliamente conocidos como modelos de caja negra y…
Imagínese ser un data scientist que trabaja para una empresa que ha decidido unificar las bases de datos de dos de sus departamentos en una sola. No existe ningún índice común entre ambas fuentes y la tarea consiste en “deduplicar”…
Los sistemas de fijación de precios que actualmente se usan en las empresas tienen una diferencia sustancial con respecto a los que había hace 20 años. Hemos pasado de sistemas de fijación de precios estáticos, es decir, de precios constantes…
En el post de hoy trataremos desde otro punto de vista uno de los juegos más populares que se pueden realizar a papel, el Sudoku. El objetivo será explicar un algoritmo para la resolución del mismo, junto con el código…
Modelar y explicar el comportamiento del consumidor de un producto es muy importante para conocer qué factores afectan a su conducta, siendo el precio uno de estos factores importantes. Pongamos como ejemplo una empresa X que vende ropa. Es un…
Una regresión lineal es un modelo que se usa para aproximar la relación lineal entre una variable dependiente Y y un conjunto de variables independientes X. En formato matricial puede expresarse como donde ε es un vector de términos aleatorios…
Introducción Todos los gráficos presentes en este artículo son interactivos debido a la naturaleza de intentar representar texto de forma gráfica. Para observar qué frase representa cada punto, simplemente hay que situar el ratón por encima del mismo. Los resultados…
¿Qué es un gemelo digital? Cuando hablamos de gemelos digitales, nos referimos principalmente a una representación virtual de un sistema físico, donde se reproduce una copia (gemelo) del entorno real utilizando la información (Big Data) que afecta a ese sistema,…
El kernel trick es un método típico en aprendizaje máquina para transformar datos de un espacio original a un espacio de Hilbert arbitrario, normalmente de mayores dimensiones, donde estos son más fácilmente separables (idealmente, linealmente separables). Esta técnica es la…
Hace unas semanas, hablamos en nuestro blog sobre Reconocimiento de objetos con Deep Learning, explicando dicha técnica y algunos de sus algoritmos. En este post, procederemos a analizar un área similar conocido como segmentación semántica de imágenes, una técnica de…