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domingo, 31 de mayo de 2026

馃殌 ¿Listo para dotar de un "Cerebro" a tus proyectos de c贸digo? 馃馃捇


Ya sabemos construir la estructura y ponerle escudos a nuestras APIs. Ahora es el momento de darle inteligencia real.

¡Ya est谩 disponible y en abierto el Curso Pr谩ctico de Scikit-Learn! 馃悕✨

Si alguna vez has sentido que el Machine Learning es una monta帽a de matem谩ticas imposible de escalar, aqu铆 cambiamos las reglas del juego. Como Traductores T茅cnicos, vamos a bajar la Inteligencia Artificial a la tierra: cero paja, cien por cien c贸digo 煤til y aplicado al mundo real.

馃洜️ ¿Qu茅 vas a construir conmigo? 馃敼 Procesamiento de datos: Aprende a refinar el "combustible" de tu IA. 馃敼 Entrenamiento de modelos: Desde regresiones hasta clasificaciones complejas. 馃敼 Puesta a punto: C贸mo evaluar y optimizar tus algoritmos para que no fallen en producci贸n.

No te quedes solo en crear scripts b谩sicos. Da el salto, convi茅rtete en un constructor profesional y empieza a predecir el futuro con tus datos.

馃憞 Entra a la lista de reproducci贸n completa, SUSCR脥BETE para no perderte nada y empieza a entrenar tu primer modelo hoy mismo: 

馃敆 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhr9YdZStgI1Gy0ZCad0DJVwHN7SHrMrv

¡Nos vemos en el c贸digo! 馃懆‍馃捇



domingo, 15 de febrero de 2026

One Hot Encoding

 Estoy avanzando a toda m谩quina con la creaci贸n de mi nuevo curso de Machine Learning con Python, basado en mi pr贸ximo libro. Hoy he subido el Cap铆tulo 5 y quiero compartir un adelanto exclusivo con mi comunidad m谩s cercana, solo para suscriptores del canal.


En este episodio abordamos uno de los problemas m谩s comunes al preparar datos: ¿C贸mo hacemos que un algoritmo entienda palabras como "Rojo", "Verde" o "Azul"? 馃帹➡️馃敘

Las m谩quinas solo entienden n煤meros, y aqu铆 es donde entra en juego el One Hot Encoding.

馃殌 Estado del Curso:
El curso completo se lanzar谩 al p煤blico general en Mayo, pero si quieres ir aprendiendo y viendo el progreso paso a paso, ya puedes acceder al contenido de forma anticipada.

馃摻️ Mira el video 5 aqu铆: https://www.youtube.com/watch?v=cPF20XACsgM

¿Utiliz谩is get_dummies de Pandas o prefer铆s OneHotEncoder de Scikit-learn? En el v铆deo os cuento por qu茅 prefiero el segundo para producci贸n. 馃槈