¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? Visión por Ordenador

En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales (en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de «ver» al ordenador. Gracias a esto, desde apenas 1998, podemos clasificar imágenes, detectar diversos tipos de tumores automáticamente, enseñar a conducir a los coches autónomos y […]

Comprende Principal Component Analysis

En este artículo veremos una herramienta muy importante para nuestro kit de Machine Learning y Data Science: PCA para Reducción de dimensiones. Como bonus-track veremos un ejemplo rápido-sencillo en Python usando Scikit-learn. Introducción a PCA Imaginemos que queremos predecir los precios de alquiler de vivienda del mercado. Al recopilar información de diversas fuentes tendremos en […]

Breve Historia de las Redes Neuronales Artificiales

Arquitecturas y Aplicaciones de las Redes Neuronales más usadas. Vamos a hacer un repaso por las diversas estructuras inventadas, mejoradas y utilizadas a lo largo de la historia para crear redes neuronales y sacar el mayor potencial al Deep Learning para resolver toda clase de problemas de regresión y clasificación. Evolución de las Redes Neuronales […]

Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo

Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos «hacer encajar» -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como «sobreajuste» y underfitting  como «subajuste» y hacen referencia al […]