Entradas por etiqueta "data-science"
YedAI

Datos como servicio y datos como producto


     Allí afuera hay un inmenso océano de datos. Las fuentes de información son diversas, además de presentarse en multitud de formatos; por lo que en el mundo digital, el caudal de datos es abundante y diverso. ¿Qué hacemos con los mismos? No basta con obtener la información, sino que hay que saber procesar, seleccionar, transformar e interpretar la misma; extraer lo que verdaderamente significan los datos, y en lo particular ...

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typewriter

Del dato en crudo al dato con valor


     Hitos tecnológicos dentro de sus contextos históricos tales como el telégrafo, el teléfono, la radio, la televisión o los satélites artificiales, marcaron cambios en nuestros hábitos y transiciones en las interacciones sociales. Por supuesto, la Internet no iba a ser una excepción, y recorriendo desde las primeras páginas Web, y más recientemente, como consecuencia de la pandemia de la COVID-19, entornos para reuniones virtuales y la adopción del teletrabajo, tal ...

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Juan Carlos Innovem

¡Nuevo artículo científico!


¿Los medios de comunicación de masas influyen el comportamiento de nuestra sociedad globalizada?

En el artículo titulado Against mass media trends: minority growth in cultural globalization , nuestro Data Scientist Senior Juan Carlos González-Avella, junto con el Prof. Mario G. Cosenza de la School of Physical Sciences & Nanotechnology y el Msc. Marino E. Gavidia de la Luxembourg Centre for Systems Biomedicine abordan esta temática y nos desvelan que la diversidad ...

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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (V): Guardar y Recuperar el valor de las variables optimizadas de TensorFlow


En éste  tutorial  seguimos con la  implementación de Redes Neuronales Convolucionales para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I. Al igual que en el Tutorial III, implementar redes neuronales usando la API Prettytensor que nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow native . Pero en esta ocasión,  aprenderemos como guardar el valor de las variables de la red neuronal siempre que su precisión de clasificación durante el entrenamiento  haya mejorado. Luego, aprenderemos  a cargar las variables que obtuvieron mejores resultados en el conjunto de validación.

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