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Este proyecto es un ejemplo de cómo implementar Azure Functions y la extensión SQL binding extension usando Python y Azure SQL Database. Los tipos de enlaces (bindings) en este ejemplo son: Input Binding: toma un query SQL y un parámetro para ejecutar la consulta y devuelve el resultado en la función. Output Binding: toma una lista de filas y las inserta en una tabla (este ejemplo se probó con Azure SQL Database)
He estado probando GitHub Copilot por más de 6 meses y me ha parecido una herramienta excelente para aumentar mi productividad al momento de desarrollar aplicaciones, especialmente si estás trabajando con un nuevo lenguaje, te ahorra mucho tiempo de búsquedas en Google por sintaxis o sentencias.
Bootstrap es una técnica de remuestreo utilizada para estimar estadísticas de una población mediante el muestreo de un conjunto de datos con reemplazo. En palabras más simples; imaginemos que tenemos una muestra de datos en un dataset y queremos generar una nueva muestra de igual o menor tamaño, entonces tomamos un dato del dataset original de manera aleatoria y la colocamos en un nuevo dataset, a la vez que devolvemos el dato seleccionado al dataset original, y repetimos el proceso hasta generar la nueva muestra deseada. Este enfoque de muestreo se llama muestreo con reemplazo (sampling with replacement)
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.
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.
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