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🧩 ¿Qué es el Clustering?
Clustering (o agrupamiento) es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para descubrir grupos ocultos dentro de un conjunto de datos. En palabras simples: es el arte de…
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Modelos Avanzados de Deep Learning
🖼️ 1. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) 🧠 ¿Qué son? Las CNNs son redes neuronales diseñadas especialmente para trabajar con imágenes. A diferencia de las redes normales (densas), pueden detectar patrones…
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Deep Q-Network (DQN)
🧬 ¿Qué es un DQN? Un Deep Q-Network es una combinación entre: 🔁 Q-Learning (aprendizaje por refuerzo tradicional) 🧠 Redes Neuronales (aprenden funciones complejas) El resultado es un agente que…
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🧠 ¿Qué es Q-Learning?
Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, donde un “agente” aprende probando acciones en un entorno, recibiendo recompensas o castigos según lo que hace. Es como entrenar a un…
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🔄 PCA (Análisis de Componentes Principales)
🧠 ¿Qué es PCA? PCA es un método de reducción de dimensionalidad que transforma tus datos en un nuevo sistema de coordenadas, donde: Cada eje (llamado componente principal) explica la…
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DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
🧪 🧠 ¿Qué es DBSCAN? DBSCAN es un algoritmo de clustering que agrupa datos según su densidad, es decir, forma grupos si encuentra suficientes puntos cerca unos de otros. A…
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Redes Neuronales Artificiales (ANN – Artificial Neural Networks)
🧠 ¿Qué es una Red Neuronal? Una Red Neuronal es un algoritmo inspirado en cómo funciona el cerebro. Está formada por neuronas artificiales conectadas entre sí en capas. Cada neurona…
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SVM (Máquinas de Vectores de Soporte)
🧠 ¿Qué es una SVM? Una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) es un algoritmo de clasificación (y también regresión) que encuentra la mejor frontera posible entre dos clases. Imagina…
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K-Nearest Neighbors (K-NN)
🧠 ¿Qué es K-NN? K-NN significa K Vecinos Más Cercanos. Es un algoritmo de clasificación (y también puede hacer regresión) que no aprende nada durante el entrenamiento. En lugar de…
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Random Forest
Este modelo es como una versión mejorada de los árboles de decisión. Si los árboles de decisión son buenos, una “selva” de árboles (Random Forest) es aún mejor. Vamos a…