Empresas con experiencia en Inteligencia Artificial

Empresas con experiencia en Inteligencia Artificial

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)

Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs)

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

Mejora tu Inglés con estas frases elegidas con IA

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

Gradiente Descendiente para aprendizaje automático

Gradiente Descendiente para aprendizaje automático

El gradiente descendiente es la base de aprendizaje en muchas técnicas de machine learning. Por ejemplo, es fundamental en deep learning para entrenar redes neuronales. También es necesario para la regresión logística. Y en muchos casos, al hacer regresión lineal o polinómica es mejor usar el método del gradiente descendiente que el de los mínimos cuadrados. Repasemos el Error Cuadrático Medio Como vimos, el error cuadrático medio es un forma

Redes neuronales desde cero (I) – Introducción

Redes neuronales desde cero (I) – Introducción

En este primer post de una serie de tres, hablaremos de una de las ramas más importantes del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, las redes neuronales. Abordaremos este tema desde cero, empezando por la historia de las redes neuronales, sus conceptos básicos, nos adentraremos en las matemáticas que están involucradas en ellas e implementaremos un ejemplo de Redes Neuronales desde cero para reconocer cierto tipo de patrones en imágenes.

Análisis Descriptivo, Predictivo y Prescriptivo de datos

Análisis Descriptivo de las Tendencias de las búsquedas en Google en 2018

Hay tres tipos de análisis de datos que podemos realizar: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Veamos en qué consiste cada uno de ellos y cómo combinarlos. Análisis Descriptivo El análisis descriptivo se ocupa de estudiar el pasado. Como el nombre indica, el análisis descriptivo se usa para describir lo que ha pasado. Hay varias formas de describir el pasado: Usando estadísticas fáciles de entender, en plan: mínimo, máximo, media, mediana, cuartiles,

Feliz San Valentín – Amor en 20 minutos

Corazón con las palabras de los artículos relacionados con el amor

¡Feliz San Valentín! Vamos a celebrarlo haciendo un análisis de todas las noticias relacionadas con el amor en el periódico 20 minutos. Para el análisis, usaremos técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y Visualización de datos. Los artículos de 20 minutos sobre amor, enamorar, enamorado/a … Para este análisis, vamos a usar los artículos de 20 minutos que tengan que ver con amor, enamorar y enamorado/a. Afortunadamente, 20 minutos ofrece la posibilidad de

Regresión Polinómica en Python con scikit-learn

Regresión Polinómica

En algunas ocasiones nos encontraremos con datos que siguen una función polinómica. En estos casos, el mejor modelo que podemos usar es la regresión polinómica. Este artículo explica la teoría detrás de la regresión polinómica y cómo usarla en python. Regresión Polinómica – Teoría La regresión polinómica es, en realidad, una regresión lineal. El truco está en: Calcular atributos polinómicos Usar la regresión lineal que ya hemos visto. Vamos a

Contraste de Hipótesis 1 – ¿cómo no aceptar lo falso?

Contraste de Hipótesis 1 – ¿cómo no aceptar lo falso?

El contraste de hipótesis es una de las técnicas estadísticas más conocidas para juzgar si una determinada propiedad de una población es compatible con lo que podemos observar obteniendo una muestra de esta población. Un poco de estadística básica Vayamos poco a poco. Para comprender la base de la técnica del contraste de hipótesis, necesitamos repasar apenas unos cuantos términos sencillos de estadística. Población estadística: es el conjunto completo que