Python

Supongamos que deseas mostrar el nombre y la profesión de una persona. Podrías escribir un programa simple de la siguiente manera. # Definir variables name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # Mostrar información output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession is…

En los últimos años, los transformadores han revolucionado el dominio de NLP en el aprendizaje automático. Modelos como GPT y BERT han establecido nuevos estándares en la comprensión y generación del lenguaje humano. Ahora, el mismo principio se está aplicando al dominio de la visión por computadora. Un desarrollo reciente en el campo de la visión por computadora son los transformadores de visión o ViTs. Como se detalla en el artículo “Una imagen vale 16×16 palabras: Transformadores para el reconocimiento…

Introducción YOLOv8, desarrollado por Ultralytics en 2023, ha emergido como uno de los algoritmos de detección de objetos únicos en la serie YOLO y viene con mejoras arquitectónicas y de rendimiento significativas en comparación con sus predecesores, como YOLOv5. Estas mejoras incluyen un backbone CSPNet para una mejor extracción de características, un cuello FPN+PAN para una detección de objetos multiescala mejorada y un cambio hacia un enfoque sin anclas. Estos cambios mejoran significativamente la precisión, eficiencia y usabilidad del modelo…

Introducción La Regresión Lineal Múltiple es una técnica estadística fundamental utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente y múltiples variables independientes. En Python, herramientas como scikit-learn y statsmodels proporcionan implementaciones robustas para el análisis de regresión. Este tutorial te guiará a través de la implementación, interpretación y evaluación de modelos de regresión lineal múltiple utilizando Python. Prerrequisitos Antes de adentrarte en la implementación, asegúrate de tener lo siguiente: Comprensión básica de Python. Puedes consultar el Tutorial de Python…

El algoritmo de escalada es uno de los algoritmos de optimización más antiguos y simples en inteligencia artificial e informática. Pertenece a una categoría llamada algoritmos de búsqueda local, que encuentran soluciones mediante mejoras incrementales. El nombre del algoritmo proviene de una útil analogía: imagina a un excursionista con los ojos vendados tratando de llegar a la cima de una colina. Dado que no pueden ver todo el paisaje, solo pueden sentir el suelo inmediatamente a su alrededor. En cada…

En mi primer curso de estadísticas basado en codificación en la universidad, mi profesor planteó una pregunta: ¿cómo podemos modelar el movimiento browniano de una sola partícula de polen en un plato de agua? Después de varios intentos fallidos, mis compañeros de clase y yo finalmente dimos con la respuesta correcta: una caminata aleatoria. Más tarde aprendí que este modelo simple se utiliza para modelar todo tipo de cosas, desde movimientos de animales hasta fluctuaciones de precios de acciones. En…

La visualización de datos transforma información compleja en ideas claras y accionables. Los gráficos de barras de Seaborn destacan en la presentación de datos categóricos a través de gráficos estadísticos elegantes. La biblioteca combina la flexibilidad de Matplotlib con el poder de pandas, lo que la hace ideal tanto para análisis rápidos como para visualizaciones listas para publicación. Los gráficos de barras de Seaborn ofrecen características esenciales para el análisis de datos, desde comparaciones básicas hasta representaciones estadísticas avanzadas. Manejan…

La extracción de características en el aprendizaje automático transforma datos crudos en un conjunto de características significativas, capturando información esencial mientras se reduce la redundancia. Puede implicar técnicas de reducción de dimensionalidad y métodos que crean nuevas características a partir de datos existentes. Imagina que estás tratando de identificar frutas en un mercado. Aunque podrías considerar innumerables atributos (peso, color, textura, forma, olor, etc.), podrías darte cuenta de que solo algunas características clave como el color y el tamaño son…

Los gradientes de políticas en el aprendizaje por refuerzo (RL) son una clase de algoritmos que optimizan directamente la política del agente estimando el gradiente de la recompensa esperada con respecto a los parámetros de la política. En este tutorial, explicamos el teorema de los gradientes de políticas y su derivación, y mostramos cómo implementar el algoritmo de gradientes de políticas utilizando PyTorch. ¿Qué es el Teorema de los Gradientes de Políticas? En el aprendizaje por refuerzo, la política del…