spaCy [https://spacy.io/] es una librería de Python que permite construir
aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP). spaCy proporciona
modelos preentrenados de diferentes lenguajes, lo cual junto a una sintaxis
clara hace que sea ideal para principiantes en el campo de la NLP.
Además, permite crear modelos nuevos
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En la mayoría de ocasiones, después de hacer un cálculo, queremos mostrar de
forma sencilla algún resultado de tal forma que cualquiera lo pueda visualizar.
Sin embargo, a veces el resultado no es algo sencillo y queremos proporcionar
herramientas para que otros puedan “juguetear” los datos y que vean
actualizaciones
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En el mundo de ciencia de datos, en Python son indispensables dos librerías que
introducen las estructuras fundamentales para representar y manipular los datos:
numpy con su array N-dimensional y pandas con su Series y DataFrame. Son la base
de cualquier software científico y de análisis de datos, como SciPy
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Hace ya unas semanas os hablábamos de como Pentaho Data Integration podía
orquestar los procesos de Machine Learning (lo que llamábamos Machine
Intelligence [https://todobi.com/machine-learning-con-pentaho/])
Hoy damos un paso más, y os contamos como hacer 'deep learning con Pentaho'
En breve, Pentaho va a presentar una
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El mundo real está lleno de sistemas, como aeropuertos y carreteras, que con
frecuencia experimentan congestiones y retrasos. Cuando estos sistemas no están
optimizados, su ineficiencia puede llevar a innumerables clientes descontentos y
horas de tiempo perdido. En este tutorial, aprenderás a utilizar el marco de
trabajo de simpy de
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En este documento estudiaremos posibles campos de actuación de algunos
algoritmos de Machine Learning (ML). Buscamos estudiar la implementación de los
algoritmos en Vertica y la librería Vertica-ML-Python con casos sencillos y
comprobamos su rendimiento con las implementaciones en Python y R.
Enumeremos los algoritmos ML disponibles en Vertica:
1.
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En esta página tenéis una colección de Jupyter [https://jupyter.org/]/IPython
notebooks destacables. No dudéis en añadir
Table of Contents
1. Entire books or other large collections of notebooks on a topic
[https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks#entire-books-or-other-large-collections-of-notebooks-on-a-topic]
* Introductory Tutorials
[https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks#
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Este diagrama realizado con Xmind [https://www.xmind.net/m/WvfC/]es muy útil y
clarificador
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Que mejor forma que aprender de Machine Learning, con algunas de las tecnologías
mas potentes y completas, que mediante la realización de un buen ejercicio
práctico.
Podéis seguir el tutorial práctico en el video y también utilizar la
presentación.
Esperamos que os sea útil!!
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