Aguathon: mi solución al primer Hackathon del Agua

Río Ebro a su paso por Zaragoza

En este artículo explico mi solución al Aguathon: el primer Hackathon del Agua, organizado por ITAINNOVA. Introducción al Aguathon: el Hackathon del Agua de ITAINNOVA El Instituto Tecnológico de Aragón ha organizado el 1er Hackathon del Agua, “AGUATHON”. A continuación vamos a ver las partes más relevantes para entender en qué consiste este reto, por qué es tan importante, qué tipo de solución necesitan, qué datos proporcionan y cómo evalúan las soluciones

Datos Fundamentales de Empresas Cotizadas en Bolsa

Mercado de Valores

SimFin es una plataforma que proporciona datos financieros fundamentales y precios de acciones de empresas cotizadas en mercados estadounidenses (NYSE, NASDAQ, etc.). En el momento de escribir este artículo, SimFin ofrece datos de 2,452 empresas diferentes. En este artículo vamos a hablar de SimFin, los datos y servicios que ofrece, cómo los puedes descargarlo y cómo usar python para transformar los datos. Para este análisis, usaremos los datos históricos que

Árboles de Decisión con ejemplos en Python

Árbol de Decisión para el problema de clasificación Iris

Los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje automático supervisado muy utilizada en muchos negocios. Como su nombre indica, esta técnica de machine learning toma una serie de decisiones en forma de árbol. Los nodos intermedios (las ramas) representan soluciones. Los nodos finales (las hojas) nos dan la predicción que vamos buscando. Los árboles de decisión pueden usarse para resolver problemas tanto de clasificación como de regresión. Veamos cómo

¿Cómo usar Regresión Logística en Python?

Regresión Logística

La regresión logística es una técnica de aprendizaje supervisado para clasificación. Es muy usada en muchas industrias debido a su escalabilidad y explicabilidad. En este artículo vamos a ver cómo entrenar y usar un modelo de regresión logística. Si quieres repasar la teoría de esta técnica de machine learning, puedes consultar este artículo. Instrucciones rápidas Ejemplo de Regresión Logística en Python Datos Vamos a suponer que queremos predecir cuál es

Regresión Logística para Clasificación

Regresión Logística

La Regresión Logística es una técnica de aprendizaje automático para clasificación. Es una red neuronal en miniatura. De hecho, la regresión logística, se trata de una red neuronal con exactamente una neurona. Matemáticas de la Regresión Logística Podemos representar lo que hace la regresión logística en la siguiente figura: Los valores de x corresponden los distintos atributos de nuestro problema. Por ejemplo, si queremos saber si un correo electrónico es

Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

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En este artículo hablamos de las máquinas de de vectores de soporte. También son conocidas con el acrónimo SVM por sus siglas en inglés (Support Vector Machines). Se pueden usar tanto para regresión como para clasificación. Conceptualmente, los SVM son más fáciles de explicar para problemas de clasificación. En este artículo vamos a dar una explicación intuitiva. La máquinas de vectores de soporte surgen para encontrar la manera óptima de

Empresas con experiencia en Inteligencia Artificial

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En IArtificial.net queremos ayudar a tu empresa. Nos gustaría daros más visibilidad para que los clientes os encuentren más fácilmente. Para ello, sólo tenemos que enseñarle al mundo lo buenos que sois. ¿Qué servicios o productos ofrece la empresa? Dinos qué es lo que un cliente puede comprar en vuestra empresa. ¿Qué beneficio va a conseguir el cliente cuando haga negocios con vosotros? ¿Cuál es vuestro modelo de negocio? ¿Cómo

Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs)

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Las Redes Neuronales Generativas Adversarias son una forma nueva de usar deep learning para generar imágenes que parecen reales. También pueden generar otro tipo de datos tales como música. En este artículo vamos a ver qué son los modelos generativos, cómo funcionan y algunos ejemplos recientes. Las Redes Neuronales Generativas Adversarias también se denominan GANs por sus siglas en inglés (Generative Adversarial Networks). ¿Cómo funcionan las Redes Generativas Adversarias? Los

Mejora tu Inglés con estas frases elegidas con IA

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En este artículo exploramos la posibilidad de usar Machine Learning para mejorar nuestro inglés. La premisa es que si nos aprendemos las estructuras más comunes en inglés, mejoraremos notablemente nuestra soltura con el inglés. Encontrando la estructura sintáctica de una frase en inglés Para encontrar las estructuras  en un lenguaje, vamos a utilizar la librería de python spaCy. spaCy nos va a permitir hacer un análisis de las oraciones. En

Regularización Lasso L1, Ridge L2 y ElasticNet

En muchas técnicas de aprendizaje automático, el aprendizaje consiste en encontrar los coeficientes que minimizan una función de coste. La regularización consiste en añadir una penalización a la función de coste. Esta penalización produce modelos más simples que generalizan mejor. En este artículo vamos a hablar de las regularizaciones más usadas en machine learning: Lasso (también conocida como L1), Ridge (conocida también como L2) y ElasticNet que combina tanto Lasso