Random Forest vs Neural Network

Se ha demostrado que las redes neuronales superan a varios algoritmos de aprendizaje automático en muchos dominios de la industria. Siguen aprendiendo hasta que sale con el mejor conjunto de características para obtener un rendimiento predictivo satisfactorio. Sin embargo, una red neuronal escalará sus variables en una serie de números que una vez que la red neuronal termina la etapa de aprendizaje, las características se vuelven indistinguibles para nosotros.

Si todo lo que nos importara fuera la predicción, una red neuronal sería el algoritmo de facto utilizado todo el tiempo. Pero en un entorno de la industria, necesitamos un modelo que pueda dar sentido a una característica / variable para las partes interesadas. Y es probable que estos interesados ​​sean cualquier persona que no sea alguien con conocimientos de deep learning o machine learning.

15 Herramientas de Machine Learning más utilizadas

El aprendizaje automático viene con una amplia colección de herramientas, plataformas y software de ML. Además, la tecnología relacionada a ML está evolucionando continuamente. De un montón de herramientas de aprendizaje automático, debe elegir cualquiera de ellas para adquirir experiencia. Este artículo tiene una lista de las 15 herramientas de aprendizaje automático más utilizadas por los expertos.

5 Minutos de Machine Learning: Incrustación de palabras

El PLN ha llamado la atención en los últimos tiempos gracias a la traducción automática, los chatbots, SIRI y Alexa. Si bien muchas personas están procesando datos de texto, un cambio fundamental que se ha producido en los últimos 5 años es la forma en que procesamos los datos de texto.

En este artículo revisaremos un ejercicio del PLN con Python.

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