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Las oportunidades laborales en la ciencia de datos son cada vez mayores. Cada vez son más las empresas que incorporan equipos de analítica para obtener valor de los datos que poco a poco van generando y/o almacenando. Por ello, la mayoría de las grandes empresas están incorporando, si no los tienen ya, equipos específicos de… Leer más

La regularización es una técnica utilizada en machine learning para evitar el sobreajuste (overfitting) de los modelos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde la capacidad de generalizar para nuevos datos. Regularizar los modelos nos ayuda a reducir la complejidad del modelo y a evitar el… Leer más

Hace unos días tuve la ocasión de dar un webinar gracias a la asociación Women in Big Data. Primero de todo me gustaría agradecer el papel que tiene la asociación en la ayuda para dotar de más diversidad al sector de la ciencia de datos y el big data. El objetivo de la charla fue… Leer más

En este artículo hablaré sobre la regresión lineal, seguramente el algoritmo más sencillo de aprendizaje supervisado dentro del paradigma del machine learning. Como ya comentamos en un post anterior, hay cuatro tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo. Dentro de los supervisados se encuentra la regresión lineal, que es una herramienta… Leer más