Data Science para Todos

<p>Los modelos, dashboards y análisis solo son tan buenos como los datos que los alimentan. En este episodio te contamos qué es DataOps, la metodología que garantiza que los datos fluyan limpios, confiables y...

<p>Entrenar un modelo es solo el comienzo. En este episodio te contamos cómo construir pipelines de Machine Learning y llevarlos al siguiente nivel con MLOps, la práctica que conecta la ciencia de datos con la...

<p>Un modelo que predice bien no siempre es suficiente. Si no podemos explicar sus resultados, nadie lo va a usar con confianza.</p><p>En este episodio hablamos de explicabilidad en machine learning: qué es, por qué es...

<p>Dos enemigos clásicos de cualquier modelo: overfitting y underfitting. Uno aprende demasiado y falla en lo nuevo; el otro aprende tan poco que no sirve ni en lo viejo.</p><p>En este episodio explicamos qué son, cómo...

<p>Todos los días producimos toneladas de texto: correos, redes sociales, mensajes. El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es el área que permite a las máquinas analizar y comprender ese lenguaje.</p><p>En este...

<p>Volviendo a los inicios, aquí está la esencia de todo: la inteligencia artificial y la ciencia de datos. No son lo mismo, pero se complementan de tal forma que hoy están transformando la manera en que vivimos...

<p>Un modelo demasiado flexible termina “aprendiéndose de memoria” los datos y falla al generalizar. Eso es el temido overfitting.</p><p>En este episodio te contamos cómo la regularización (Ridge, Lasso y ElasticNet)...

<p>¿Sabías que detrás de cada modelo de machine learning hay un pequeño algoritmo empujando para que aprenda? Ese algoritmo se llama Gradiente Decreciente.</p><p>En este episodio te explicamos con ejemplos claros cómo...

<p>Las redes neuronales son la inspiración detrás de la revolución de la inteligencia artificial. En este episodio te contamos cómo funcionan, por qué se parecen a nuestro cerebro y cómo se usan hoy en día para...

<p>Prophet es el modelo favorito de muchos equipos porque maneja estacionalidades y feriados sin dolor. En este episodio te mostramos cómo aplicar Prophet para pronosticar ventas, planificar inventarios y anticipar...

<p>En este episodio te mostramos cómo usar ARIMA y SARIMA para pronosticar con precisión basándote en datos históricos. Desde ventas y demanda, hasta temperatura o tráfico web, estos modelos clásicos siguen siendo...

<p>Si alguna vez te preguntaste qué modelo usan los ganadores de competencias de machine learning, la respuesta casi siempre es Gradient Boosting.</p><p>En este episodio te explicamos paso a paso qué lo hace tan...

<p>Los hiperparámetros pueden ser la diferencia entre un modelo mediocre y uno espectacular. En este episodio te explicamos cómo optimizarlos usando técnicas como Grid Search, Random Search y Bayesian Optimization, con...

<p>El accuracy es solo la punta del iceberg. En este episodio te enseñamos cómo evaluar realmente el desempeño de tus modelos de machine learning con las métricas correctas.</p><p>Hablamos de precision, recall...

<p>Un modelo que parece perfecto… puede ser una mentira. En este episodio te explicamos por qué la validación es la verdadera prueba de fuego para cualquier modelo de machine learning.</p><p>Descubre cómo detectar si tu...