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Datos atípicos (outliers) en machine learning: impacto, detección y aplicaciones en detección de fraude
Los datos atípicos, o outliers, son observaciones que se desvían significativamente de la mayoría de los datos en un conjunto. Su naturaleza es dual: pueden ser el resultado de errores […]
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MLOps – La clave para el desarrollo y puesta en producción de modelos de IA fiables
El panorama de la inteligencia artificial (IA) ha evolucionado rápidamente, pasando de ser un campo de investigación a convertirse en un motor fundamental para la toma de decisiones empresariales. En […]
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Técnicas, importancia y aplicación de «Feature-Engineering» en Machine Learning
En el ámbito del Machine Learning (ML), la calidad y la idoneidad de los datos de entrada son tan críticas como la elección del algoritmo o la arquitectura del modelo. […]
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La Matriz de Confusión: Un pilar en la evaluación de modelos de clasificación
La matriz de confusión es una tabla que se utiliza para describir el rendimiento de un modelo de clasificación en un conjunto de datos para el que se conocen los […]