Tutorial de IA 2025, Enero
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¿Qué es un Autoencoder? Un codificador automático es una gran herramienta para recrear una entrada. En una palabra simple, la máquina toma, digamos una imagen, y puede producir una imagen estrechamente relacionada. La entrada en este tipo
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada y mantenida por Google. Ofrece programación de flujo de datos que realiza una variedad de tareas de aprendizaje automático. Fue construido para funcionar en m
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¿Qué es la red neuronal convolucional? La red neuronal convolucional, también conocida como convnets o CNN, es un método bien conocido en las aplicaciones de visión por computadora. Este tipo de arquitectura es dominante para reco
El propósito de este tutorial es hacer un conjunto de datos separable linealmente. El tutorial se divide en dos partes: Transformación de características Entrenar un clasificador de kernel con Tensorflow En la primera parte,
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En este tutorial, aprenderá cómo verificar los datos y prepararlos para crear una tarea de regresión lineal. Este tutorial se divide en dos partes: Buscar interacción Probar el modelo En el tu anterior
Regresión lineal En este tutorial, aprenderá los principios básicos de la regresión lineal y el aprendizaje automático en general. TensorFlow proporciona herramientas para tener un control total de los cálculos. Esto es hacer
En este tutorial, aprenderá: Importar CSV Groupby Import CSV Durante el tutorial de TensorFlow, usará el conjunto de datos para adultos. A menudo se utiliza con la tarea de clasificación. Está disponible en esta URL h
Conceptos básicos de ensorFlow: tensor, forma, tipo, gráfico, sesiones y amp; Operadores En este tutorial, aprenderemos los conceptos básicos de TensorFlow como tensor, forma, tipo, operadores, variables, marcadores de posición, gráfico y & Sesiones. Usaremos los siguientes comandos tf.variable tf.get_variable tf.Variable tf.constant tf.placeholder tf.SparseTensor tf.add (a, b) tf.substract (a, b) tf.multiply (a, b) tf. div (a, b) tf.pow (a, b) tf.exp (a) tf.sqrt (a
R es un lenguaje de programación muy utilizado por científicos de datos y grandes corporaciones como Google, Airbnb, Facebook, etc. para el análisis de datos. Este es un libro electrónico completo sobre R para principiantes y cubre los conceptos básicos
¿Qué es TensorFlow? Actualmente, la biblioteca de aprendizaje profundo más famosa del mundo es TensorFlow de Google. El producto de Google utiliza el aprendizaje automático en todos sus productos para mejorar el motor de búsqueda, tran
El histograma es un tipo de gráfico de barras que se utiliza para representar información estadística mediante barras para mostrar la distribución de frecuencia de datos continuos. Indica el número de observaciones que se encuentran entre el rango de valores, que se conoce como clase o bin.
¿Qué es SAS? SAS significa software de análisis estadístico que se utiliza para análisis de datos. Le ayuda a utilizar técnicas y procesos cualitativos que le permiten mejorar la productividad de los empleados a
¿Qué son los árboles de decisión? Los árboles de decisión son un algoritmo de aprendizaje automático versátil que puede realizar tareas de clasificación y regresión. Son algoritmos muy potentes, capaces de encajar comple
Aprendizaje automático El aprendizaje automático se está generalizando entre los científicos de datos y se implementa en cientos de productos que usa a diario. Una de las primeras aplicaciones de AA fue el filtro de spam. Los siguientes son otros
Los datos pueden existir en varios formatos. Para cada formato, R tiene una función y un argumento específicos. Este tutorial explica cómo importar datos a R. En este tutorial, aprenderá a Leer archivos CSV Leer archivos de Excel
Un gráfico de barras es una excelente manera de mostrar variables categóricas en el eje x. Este tipo de gráfico denota dos aspectos en el eje y. El primero cuenta el número de ocurrencias entre grupos.
Este tutorial tiene como objetivo presentar la colección de funciones apply (). La función apply () es la más básica de todas las colecciones. También aprenderemos sapply (), lapply () y tapply (). La colección de aplicar ca
Un bucle es una declaración que se sigue ejecutando hasta que se cumple una condición. La sintaxis para un ciclo while es la siguiente: while (condición) (Exp) Nota: Recuerde escribir una condición de cierre en algún punto
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Un bucle for es muy valioso cuando necesitamos iterar sobre una lista de elementos o un rango de números. Loop se puede utilizar para iterar sobre una lista, marco de datos, vector, matriz o cualquier otro objeto. Los tirantes un
Dot Product Numpy es una potente biblioteca para el cálculo de matrices. Por ejemplo, puede calcular el producto escalar con np.dot Sintaxis numpy.dot (x, y, out = None) Aquí, x, y: matrices de entrada. xey ambos deberían
En este tutorial, aprenderá: Tipos de datos básicos Variables Vectores Operadores aritméticos Operadores lógicos Tipos de datos básicos R trabaja con numerosos tipos de datos, incluidos ScalarsVectors (numérico, char
R es un lenguaje de programación. Para usar R, necesitamos instalar un entorno de desarrollo integrado (IDE). Rstudio es el mejor IDE disponible, ya que es fácil de usar, de código abierto y es parte de Anaconda.
Multiplicación de matrices La función Numpu matmul () se utiliza para devolver el producto de la matriz de 2 matrices. Así es como funciona 1) Matrices 2-D, devuelve un producto normal 2) Dimensiones & gt; 2, el producto es trea
NumPy tiene bastantes funciones estadísticas útiles para encontrar la desviación estándar y la varianza mínima, máxima, percentil, etc. de los elementos dados en la matriz. Las funciones se explican como f
Indexación y segmentación La segmentación de datos es trivial con numpy. Cortaremos la matriz & quot; e & quot ;. Tenga en cuenta que, en Python, debe usar los corchetes para devolver las filas o columnas. ## Slice import numpy as np e =
¿Qué es Arrange? A veces, desea crear valores que estén espaciados uniformemente dentro de un intervalo definido. Por ejemplo, desea crear valores del 1 al 10; puede usar la sintaxis de la función numpy.arange ()