Algoritmos genéticos y TSP en Python

Algoritmos genéticos con implementación

En este pequeño artículo documentamos el desarrollo completo de un algoritmo genético para resolver el clásico problema del viajante (TSP). Desde la representación de rutas y la evaluación por aptitud, hasta el cruce, la mutación y la evolución generacional. Todo está explicado con ejemplos, código en Python y resultados visuales. Si te interesa entender cómo una técnica inspirada en la biología puede optimizar soluciones reales, este articulo puede interesarte.

Técnicas de reducción de dimensionalidad: Comparación entre PCA, LDA y KPCA

Esta guía te llevará a través de las principales técnicas de reducción de dimensionalidad: PCA, LDA y KPCA, explicando cómo cada una puede ayudarte a simplificar conjuntos de datos complejos. A través de ejemplos prácticos, snippets de código en Python y visualizaciones claras, aprenderás cuándo y cómo usar estas técnicas para mejorar la eficiencia y precisión de tus modelos de machine learning, capturando tanto relaciones lineales como no lineales.

Creación y manipulación de tensores usando PyTorch

En esta guía aprenderás cómo manejar y manipular tensores usando PyTorch, desde la creación de tensores básicos hasta operaciones avanzadas de álgebra lineal. Verás cómo realizar indexación, operaciones matemáticas element-wise, y aplicar broadcasting para optimizar tus modelos de machine learning. También exploraremos cómo crear datos sintéticos y cómo aprovechar PyTorch para el entrenamiento eficiente de modelos, incluso sin datos iniciales. Ideal para quienes buscan dominar el uso de tensores en deep learning y machine learning.

Guía completa de ingeniería de prompts

La Ingeniería de Prompts es la clave para desbloquear el verdadero potencial de los modelos de lenguaje, como GPT, BERT y otros. Al diseñar instrucciones claras y precisas, es posible obtener respuestas más relevantes y útiles para cualquier tarea, desde generación de texto creativo hasta análisis complejos.

20 ejercicios de Python para mejorar tu lógica de programación

En esta guía, encontrarás 20 problemas cuidadosamente diseñados para ayudarte a mejorar tu lógica de programación utilizando el lenguaje Python. Cada ejercicio aborda conceptos clave como la manipulación de cadenas, operaciones con listas, bucles, funciones, y estructuras condicionales, entre otros. Además, cada problema está acompañado de una solución que te permitirá comparar tu enfoque con una posible respuesta, ofreciendo la oportunidad de aprender nuevas técnicas y mejorar tu habilidad de resolver problemas de manera eficiente.

Algoritmos de optimización para redes neuronales

Este documento ofrece una guía clara sobre los principales algoritmos de optimización utilizados en redes neuronales y modelos de Machine Learning, como SGD, Adam y RMSprop, con ejemplos prácticos en TensorFlow y PyTorch para su implementación efectiva.

Guía completa de K-Nearest Neighbors

Esta guía ofrece una comprensión completa del algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), abarcando desde conceptos fundamentales hasta aplicaciones avanzadas como la detección de anomalías y la clasificación de imágenes, con énfasis en la optimización y las mejores prácticas para su implementación efectiva.

Técnicas de filtrado de datos con Pandas

En esta guía, te muestro el manejo eficiente de datos con Pandas, descubriendo cómo aplicar diversas técnicas de filtrado para obtener información precisa y valiosa. Desde el uso básico de [ ] para seleccionar columnas, hasta métodos más avanzados como loc, iloc, query, y el uso de expresiones regulares.

Librerías de R para interactuar con Excel

En esta guía, muestro como utilizar diversas librerías de R para interactuar de manera eficiente con Excel. Exploraremos herramientas como readxl, writexl, openxlsx, excelR y los paquetes del tidyverse, proporcionando ejemplos prácticos para importar, manipular y exportar datos.

Exploración y desarrollo de modelos de Machine Learning

En este documento a través de ejemplos prácticos, implementamos un Modelo Perceptrón para la clasificación de dígitos escritos a mano, un modelo de regresión lineal para predecir el valor de viviendas en California, un Perceptrón Multicapa (MLP) para un problema de regresión, y finalmente, un problema de clasificación utilizando el conjunto de datos del Titanic.

105 Preguntas de estadística para entrevistas de Data Science

Es un recurso imprescindible que reúne preguntas fundamentales y avanzadas de estadística, acompañadas de explicaciones detalladas y ejemplos prácticos. Diseñado para ayudar a profesionales y aspirantes en Data Science a prepararse para entrevistas, este documento facilita la comprensión y el dominio de conceptos clave, asegurando una preparación integral y efectiva.

Time Series Forecasting & Trend Analysis

Este documento tiene como objetivo realizar un análisis exhaustivo de los datos financieros, centrándose en la relación entre los pasivos totales (TL), los pasivos no corrientes (NCL) y los pasivos corrientes (CL). A lo largo de este análisis, se aplicarán diversas técnicas estadísticas y econométricas para explorar, modelar y predecir las tendencias en una empresa.

Clasificación del dataset MNIST usando redes neuronales convolucionales

Este documento presenta un análisis detallado y la implementación de una red neuronal convolucional (CNN) para la clasificación de dígitos escritos a mano utilizando el conjunto de datos MNIST. A lo largo del documento, se explican los pasos para importar y preprocesar los datos, visualizar las imágenes del conjunto de datos, definir la arquitectura del modelo CNN, y entrenar el modelo con los datos de entrenamiento.