Tecnología, Transformación Digital y Emprendimiento

Machine Learning | Trabajar con múltiples fuentes de datos usando ML.NET

Cuando desarrollamos modelos de machine learning normalmente debemos trabajar unificando datos de diferentes fuentes como archivos .csv, bases de datos o integraciones con APIs. Una de las ventajas de la programación orientada a objetos es que podemos desarrollar funciones para recuperar datos de múltiples fuentes e instanciarlos en un mismo objeto, sin depender de la compatibilidad de los paquetes que utilicemos. En este post veremos cómo instanciar el objeto de origen de datos (dataset) desde múltiples fuentes usando el framework ML.NET.

Machine Learning | 5 ventajas de la programación orientada a objetos para la ingeniería de datos

Para quienes hemos trabajado toda nuestra vida con lenguajes orientados a objetos como Java, C# o Ruby, cuando incursionamos en el mundo de la ciencia de datos nos puede resultar muy complicado el adaptarnos a lenguajes como Python que es muy popular en este campo debido a la facilidad de aprendizaje para quienes no tienen bases de programación, pero para quienes ya tenemos fuertes conocimientos de desarrollo el usar un lenguaje de programación orientado a objetos también puede tener muchas ventajas para usarlo en la ciencia e ingeniería de datos.

Machine Learning | Cómo predecir más de una categoría usando ML.NET

Una de las ventajas de usar el framework ML.NET para la ciencia e ingeniería de datos es la posibilidad de crear experimentos para la creación de modelos de Machine Learning de manera automatizada. En este post vamos a usar la clase MulticlassClassificationExperiment incluida en el paquete Microsoft.ML.AutoML para crear un modelo para predecir la probabilidad de cancelación o cambio en la reserva de un hotel.

Data Storytelling | La importancia de saber contar historias

Cuando trabajamos con datos debemos recordar siempre una cosa: dato que no cuenta algo no sirve de nada, absolutamente de nada. Por eso desde hace un tiempo se viene hablando de esta tendencia del Data Storytelling que busca cambiar la forma de presentar los datos para que tengan sentido dentro de una historia, que muestre las métricas clave, las comparaciones entre fechas o diagramas de dispersión, es decir, en mensajes persuasivos y efectivos que sean difíciles de olvidar.

Acelera, Quito Ecuador

Acelera.Tech

Blog personal especializado en tecnología, desarrollo, transformación digital y Machine Learning. Dedicado a profesionales que deseen transformar sus emprendimientos usando la tecnología.
Quito, Ecuador.

QnA Chatbot con las preguntas más frecuentes sobre Coronavirus COVID19

Durante la pandemia que está viviendo el mundo, hasta la fecha de publicación de este post, la OMS ha recibido más de 5000 preguntas relacionadas con el Coronavirus. En una época donde las noticias falsas o fake news se propagan más rápido que el mismo virus COVID19, es importante informarse por medios confiables y no dar nada por hecho sin antes contrastarlo o confirmar la fuente.

Innovación | 5 tendencias de analítica de datos que toda empresa debe conocer

La analítica de datos, la Big Data y tecnologías relacionadas, se ha convertido en una de las estrategias más importantes para las empresas que buscan digitalizarse y convertirse en empresas centradas en el valor del dato, es decir, su activo más importante será su información. Para esto necesitan desarrollar capacidades para almacenar, procesar y analizar sus datos, las empresas que mejor desarrollen estas capacidades tendrán una ventaja analítica sobre su competencia.

Machine Learning | Segmentación de clientes usando ML.NET

Uno de los casos más comunes con los que se puede ejemplificar una aplicación de Machine Learning es la segmentación de clientes. Algo que todas las empresas desean hacer es identificar grupos de clientes que tengan un perfil similar para poder aplicar acciones sobre ellos, por ejemplo aplicar diferentes campañas de marketing según el perfil de cada grupo. Aquí veremos un ejemplo de cómo realizar una segmentación de clientes usando ML.NET.


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