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Machine Learning

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¿Qué hay más allá de nuestro modelo?

Exploramos una arquitectura para una solución de software completa donde desplegar un modelo de Python, desde la interfaz de usuario hasta la conexión con el modelo y la obtención de los resultados

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Machine Learning

Trabajo publicado en Towards Data Science: Impacto de la calidad de datos en el dataset

Al empezar a trabajar en casos de uso reales, nos encontramos con que ese dataset que recibimos es el resultado de una organización que ha desarrollado un trabajo para poder elaborarlo.
La calidad de ese dataset está directamente relacionada con la organización que lo fabrica y en cómo esta trabaje la calidad de datos. Y muchas veces la sustentabilidad de nuestro modelo también estará relacionada a la calidad de datos en la organización.

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Machine Learning

Etiquetado de imágenes

Exploramos platform.ai para el etiquetado de imágenes. Con esta herramienta podemos analizar un conjunto de resultados de clustering, y crear un modelo de clasificación para

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Métricas en Python II

Echamos un vistazo a las métricas mas utilizadas en casos de clasificación, y observamos su implementación en Python.

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Reloj de Bolsillo
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Métricas en Python

En una serie de tres artículos vamos a describir un conjunto de metricas usadas para regresión, clasificación y estadísticas Link al texto completo en Inglés

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