SHAP Values: Explicabilidad de modelos de ML en Python
Qué son, cómo funcionan y cómo usar los SHAP values para explicabilidad de modelos y explainable AI en Python
Blog Data Science
En este blog sobre Data Science encontrarás todo lo que necesitas
para mejorar como Data Scientist: aprende a programar algoritmos
de machine learning desde 0, automatizar y poner en producción
scripts, usar frameworks de Redes Neuronales como Tensorflow...
Actualmente hay 32 posts en total:
28 posts en Python y 4 posts
en R.
Guía completa sobre Random Forest
Entiende cómo funciona Random Forest programando tu propio modelo desde 0. Comprueba sus capacidades en diferentes situaciones.
Creación de sistema basado en agente con LangGraph
Aprender a crear sistemas de agente con LangGraph. Aprende diferentes arquitecturas, memoria, human in the loop, sistemas multiagente y más.
Cómo crear chatbot de Q&A que utilice tus documentos con un LLM
En este post te explico cómo puedes crear un sistema de Q&A con una LLM en Python usando Langchain y Chromadb.
Optimización en Python con Pyomo
En este post te explico cómo funciona el framework de optimización Pyomo, tanto los modelos concretos como abstractos, con ejemplos reales.
Tutorial de la base de datos vectorial Chroma
En este tutorial te explico qué es, cómo instalar y cómo usar la base de datos vectorial Chroma, incluyendo ejemplos prácticos.
Tutorial Pytorch 2
Este es un tutorial para aprender Pytorch 2 paso a paso de forma fácil. Aprenderás sobre los tensores, redes fully connected y CNNs.
Tutorial Docker Compose
En este post te explico, paso a paso, los principales componentes de Docker Compose, cómo funcionan y cómo usarlos.
Isolation Forest en Python
En este post aprenderás qué es Isolation Forest, cómo funciona y cómo puedes usar Isolaiton Forest en Python.
Sistema de Recomendación con Python
Aprende los tipos de sistemas de recomendación que existen y cómo crear un sistema de recomendación en Python.
Clasificación de Texto con Naive Bayes en Python
En este post te explico qué es y cómo funciona y cómo puedes usar Naive Bayes en Python, incluyendo un ejemplo de clasificación de texto.
Algoritmo Genético en Python desde 0
En este post te explico qué es un algoritmo genético, cómo funciona y dferentes usos del algoritmo en Python.
Cómo hacer MLOps en R paso a paso
En este post te explico, paso a paso, cómo puedes hacer MLOps en R con Docker, Google Cloud y Github Actions.
DVC: cómo crear un sistema de control de versión de datos para MLOps
En este post te explico cómo puedes montar un sistema de control de datos para MLOps con DVC de forma fácil, en Azure, AWS y GCP.
DBSCAN en Python: aprende cómo funciona
En este post aprenderás paso a paso qué es, cómo funciona y cómo y cuándo usar el algoritmo DBSCAN en Python.
Cómo usar Github Actions para Data Science
En este post te explico qué es Github Actions, cómo funciona y cómo puedes usar Github Actions para Data Science.
Tutorial MLflow: MLOps de forma sencilla
En este tutorial te explico todo sobre MLflow, desde cómo instalarlo en una máquina virtual, como traquear modelos y ponerlos en producción.
Cómo poner un modelo de Python en Producción
Aprende a poner un modelo de Python en producción, usando Sklearn, FastAPI, Docker y tu servicio Cloud favorito.
Tutorial Sklearn Python
En este tutorial de Sklearn aprenderás todo lo que necesitas para crear modelos de Machine Learning en Python.
Docker para Data Science
Aprende Docker paso a paso: qué es, cómo crear un Dockerfile, verbose principales, lanzar la imagen... Todo con un ejemplo práctico en Python.
Cómo crear una API en Python
En este post te explico cómo puedes crear una API en Python. Para ello explico los dos de los principales frameworks: FastAPI y Flask.
Cómo programar el algoritmo Kmeans en Python
En este post te explico cómo funciona el algoritmo kmeans en Python, sus problemas y cómo solucionarlos, programando el algoritmo desde cero.
Cómo crear animaciones en Python
En este post te explico cómo puedes crear animaciones en Python para crear unos gráficos mucho más impactantes como los barchart races.
Cómo programar un árbol de decisión en Python desde 0
En este post programaré un árbol de decisión en Python, explicando todo sobre ello: su función de coste, cómo calcular splits... ¡Y más!
Cómo programar Neural Style Transfer en Python
En este post te explico paso a paso cómo programar una red de Neural Style Transfer en Python con Keras y Tensorflow.
Cómo automatizar un script de Python en Google Cloud
En este post explico paso a paso cómo puedes automatizar un script de Python en Google Cloud con Cloud Functions, Cloud Scheduler y Pub/Sub.
Cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python
En este post te enseño a cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python para poder crear imágenes ficticias mediante redes neuronales.
Cómo crear animaciones en R con gganimate
En este post explico paso a paso cómo puedes crear animaciones en R con el paquete gganimate, así como trucos para que tus animaciones se vean perfectas.
Qué es y cómo programar Kmeans desde 0 en R
En este post te explico cómo programar Kmeans desde 0 en R. Aprenderás todos sus detalles y particularidades, incluyendo cómo elegir el número de clusters.
Cómo programar una red neuronal desde 0 en Python
En este post explico qué son las redes neuronales y detallo paso a paso cómo puedes programar una red neuronal desde 0 en Python.
Qué son y cómo crear una red neuronal convolucional con Keras
En este post te explico qué es una red neuronal convolucional y como ejemplo creo un clasificador de imágenes de perros y gatos en Keras.
Cómo Programar una Red Neuronal desde 0 en R
En este post te voy a explicar cómo programar una red neuronal desde 0 en R. Crear clases S4 para neuronas, funciones de activación... ¡Todo!