Discutimos Análisis de Componentes Independientes como una de las técnicas más populares para separar señales mezcladas. Esta técnica tiene aplicaciones importantes en el procesamiento de audio, video, EEG y en la mayoría de set de datos que pr

18 PCA: Análisis de Componentes Principales

Jan 10th, 2021 20m 1s

Discutimos Análisis de Componentes Principales como una de las técnicas más populares para reducir las dimensiones de nuestro set de datos. Está técnica nos ayuda a ser más eficientes en el número de variables que alimentamos a nuestro modelo.

17 Detección de Anormalidades: Clustering

Dec 21st, 2020 22m 14s

En esta ocasión presentamos 3 técnicas de clustering que nos ayudarán a detectar anormalidades: DBSCAN, Gaussian Mixture Models y K-means. Estos 3 algoritmos son de los mas populares y básicos, a partir de ellos se han podido desarrollar nuevas

16 Detección de Anormalidades: Gráficos de Control

Oct 19th, 2020 22m 53s

La detección de anormalidades no es algo reciente, hay técnicas que han existido por décadas. Los gráficos de control son herramientas que tienen una sólida base matemática y estadística en la cual monitorean como un proceso cambia en el tiempo

15 Adaboost: Adaptive Boosting

Sep 28th, 2020 16m 32s

Adaboost es uno de los algoritmos clásicos de aprendizaje máquina. Al igual que Random Forest y XGBoost pertenece a la clase de modelos de ensamble, es decir, que se basan en agregar otros modelos débiles o de base para hacer predicciones. La p

14 XGBoost: El Ganador de Muchas Competencias

Jul 26th, 2020 19m 15s

XGBoost es una librería de software que es open-source y que ha ganado varias competencias de Machine Learning. XGBoost está basado en los principios de gradient booting, el cual a su vez está basado en las ideas de Leo Breiman, el creador de R

13 Random Forest

Jul 12th, 2020 23m 16s

El Random Forest es uno de los mejores algoritmos que están listos para usarse sin necesidad de hacer mucha afinación. En este episodio tratamos de entender la intuición detrás de este algoritmo y cómo es que trata de tomar ventaja de los árbol

12 Árboles de Decisión

May 30th, 2020 20m 10s

Hablamos de los Árboles de Decisión (decision trees) como uno de los algoritmos más básicos pero poderosos en el área de statistical learning. Los árboles de decisión son una de las pocas herramientas en machine learning que pueden ser fácilmen

11 Estadística Inferencial

May 10th, 2020 24m 47s

Hablamos de la importancia de estadística inferencial, la cual es una serie de métodos y herramientas utilizadas para hacer generalizaciones de una población a partir de una muestra. Una de las técnicas más usadas en estadística inferencia es l

10 Regresion Logistica

Apr 26th, 2020 24m 25s

Regresión Logística es una técnica muy robusta en machine learning que se utiliza en tres modalidades: binaria, multinomial y ordinal. Hablamos de los supuestos y malentendidos que hay con el uso de esta técnica. Por ejemplo, hay gente que pien

09 Regularización para Lidiar con Overfitting

Apr 19th, 2020 16m 49s

En este episodio hablamos de regularización, una técnica efectiva para resolver el problema de overfitting o sobre ajuste. Presentamos dos técnicas: ridge regression y lasso. Este último tiene la propiedad de ser un algoritmo que selecciona aut

08 Regresión Lineal: El Retorno de la Reina

Apr 5th, 2020 28m 4s

En este episodio trataré de convencerte porque la Regresión Lineal es uno de los algoritmos más poderosos en Machine Learning. Vamos a hablar de conceptos erróneos, especialmente que Regresión Lineal no es capaz de modelar relaciones no lineale

07 COVID-19

Mar 28th, 2020 10m 2s

Hablamos de como las Ciencias de Datos y Machine Learning pueden ayudar a resolver los retos del COVID-19. En esta ocasión regresamos a la pagina de Kaggle donde diversas instituciones, incluyendo la Casa Blanca, se han unido para tratar de ana

06 Plataformas y Cursos para Data Scientists

Feb 16th, 2020 24m 43s

Continuamos sugiriendo cursos para convertirse en un Data Scientist y ofrecemos una recomendación muy buena para aprender R. También hablamos de las plataformas de aprendizaje más populares para Data Scientists, tales como: Coursera, Edx, Udemy

05 Cómo convertirse en un Data Scientist

Jan 19th, 2020 44m 42s

En este episodio platicamos acerca de cómo convertirse en un Data Scientist (Científico de Datos). Empezamos hablando del perfil y expectativas de un Data Scientist (DS), ventajas de ser un DS, hablamos de los pre-requisitos antes de tomar curs

04 Machine Learning: Casos de Uso Parte 2

Dec 22nd, 2019 40m 42s

En este episodio seguimos revisamos los sets de datos más famosos en el mundo de Machine Learning esta vez haciendo uso de Kaggle donde aprendemos acerca de las tendencias y competencias actuales que van desde la detección de Deepfakes hasta la

03 Machine Learning: Casos de Uso

Dec 15th, 2019 42m 44s

En este episodio revisamos los sets de datos más famosos en el mundo de Machine Learning haciendo uso del repositorio de la Universidad de California en Irvine donde aprendemos acerca de aplicaciones reales de Machine Learning para clasificar t

02 Tipos de Algoritmos en Machine Learning

Dec 8th, 2019 43m 3s

En este episodio definimos los conceptos de entrenamiento supervisado y entrenamiento no supervisado. Dentro del entrenamiento supervisado explicamos dos subcategorías: el entrenamiento supervisado para clasificación y el entramiento supervisad

01 Introduccion ¿Que es Machine Learning?

Dec 1st, 2019 41m 56s

Este primer episodio esta dividido en 3 partes: 1) hablamos del objectivo de esta serie de podcast y hacia quien esta dirigido, 2) una introduccion formal del anfitrion Gustavo Lujan donde habla de su educacion y como llego a ser Data Scientist

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