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¿Cómo utilizar AutoGen sin depender de OpenAI o LM Studio?

Introducción ¿Estás listo para crear tu equipo de IA sin depender de OpenAI y LM Studio? Ya no tienes que gastar tanto dinero ni…

Predicción Conformal para la Clasificación de Aprendizaje Automático Desde Cero

Esta publicación de blog está inspirada en el libro de Chris Molner Introducción a la Predicción Conformal con Python. Chris es brillante en hacer…

Detección de objetos en tiempo real con SSD Detectores de cuadro único multibosque

Introducción En la detección de objetos en tiempo real, el paradigma prevaleciente ha abrazado tradicionalmente metodologías de múltiples pasos, que incluyen la propuesta de…

Una guía para subfiguras de Matplotlib para crear complejas figuras de varios paneles

Las figuras complejas (científicas) a menudo consisten en múltiples gráficos con tamaños o anotaciones diferentes. Si trabajas con el ecosistema de matplotlib/seaborn, hay muchas…

Inmersión profunda en la API del Sentinel de la ESA

La Agencia Espacial Europea ha estado llevando a cabo sus misiones Sentinel en apoyo a Copernicus, el componente de Observación de la Tierra del…

Identificar los puntos calientes temáticos en áreas urbanas

En este artículo, presento una metodología rápida y fácil de usar que es capaz de identificar puntos calientes para un interés específico basado en…

¿Todas las carreteras llevan a Roma?

Hace poco me encontré con un emocionante conjunto de datos titulado Red de carreteras romanas (versión 2008) en Dataverse de Harvard las redes viales…

Construyendo una Red Neuronal Convolucional con PyTorch

Esta entrada de blog proporciona un tutorial sobre la construcción de una red neuronal convolucional para la clasificación de imágenes en PyTorch, aprovechando capas…

Machine Learning

Creando gráficos con Matplotlib y Seaborn

Aprende la visualización básica de paquetes de Python para tu trabajo.

Data Science

SHAP para variables objetivo binarias y de múltiples clases

Para variables objetivo binarias, interpretamos los valores SHAP en términos de log odds. Para objetivos de múltiples clases, utilizamos softmax. Discutimos estas interpretaciones y…

Enlace a Perspicacias Comparando consultas SQL y consultas Python utilizando Analítica de Librería

SQL es el pan y mantequilla de la caja de herramientas de cualquier científico de datos la capacidad de extraer rápidamente datos de una…

Bibliotecas de Aprendizaje Automático para Cualquier Proyecto

Hay muchas bibliotecas disponibles que se pueden utilizar en proyectos de aprendizaje automático. Explora una guía completa sobre qué bibliotecas usar en tus proyectos.

Datos Rústicos Visualización de Datos con Plotters – Parte 1

Plotters es una biblioteca popular de Rust para crear visualizaciones de datos. Proporciona una amplia gama de herramientas y funciones para ayudarte a crear…

Exploración de datos impulsada por ChatGPT desbloquea conocimientos ocultos en tu conjunto de datos

Una guía para usar ChatGPT para el análisis exploratorio de datos. Utiliza ChatGPT para explorar un conjunto de datos, generar visualizaciones y obtener ideas.

Data Science

Análisis de imágenes (bio) con Python Leer y cargar imágenes microscópicas utilizando Matplotlib

En las últimas dos décadas, el campo de la microscopía de luz ha presenciado avances notables gracias a la introducción de técnicas innovadoras como…

El Modelo de Difusión Anotado

En esta publicación de blog, echaremos un vistazo más profundo a los Modelos Probabilísticos de Difusión para Desruido (también conocidos como DDPM, modelos de…

Pronóstico de series de tiempo probabilísticas con 🤗 Transformers

Introducción La predicción de series temporales es un problema científico y empresarial esencial y, como tal, también ha experimentado mucha innovación recientemente con el…

Segmentación de imágenes sin entrenamiento previo con CLIPSeg

Esta guía muestra cómo puedes usar CLIPSeg, un modelo de segmentación de imágenes de cero disparos, utilizando 🤗 transformers. CLIPSeg crea máscaras de segmentación…

Introducción al procesamiento de imágenes con Python

¡Bienvenidos de nuevo a la tercera parte del segundo episodio de nuestra serie de procesamiento de imágenes! En las partes anteriores de la serie,…

Aprendizaje de operadores a través de DeepONet informado por física Vamos a implementarlo desde cero

Las ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales (ODEs/PDEs) son el fundamento de muchas disciplinas en ciencia e ingeniería, desde la física y la biología hasta…

Usando GANs en TensorFlow para generar imágenes

Introducción En este artículo, exploramos la aplicación de GANs en TensorFlow para generar representaciones únicas de dígitos escritos a mano. El marco de trabajo…

Aprovechando los datos de precipitación y climatología en Sudamérica

A medida que el fenómeno de El Niño se intensifica en 2023, los datos climatológicos y de precipitación se han vuelto fundamentales para descifrar…

Proyecto de Ciencia de Datos de Predicción de Calificación de Películas de Rotten Tomatoes Primer Enfoque

Prediciendo el estado de una película basado en características numéricas y categóricas.

Machine Learning

PatchTST Un avance en la predicción de series temporales.

Los modelos basados en Transformer han sido aplicados con éxito en muchos campos, como el procesamiento del lenguaje natural (piense en los modelos BERT…

Utilizando Gráficos de Superficie 3D de Plotly para Visualizar Superficies Geológicas.

Dentro de la geociencia, es esencial tener una comprensión completa de las superficies geológicas presentes en el subsuelo. Al conocer la ubicación exacta de…

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