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Machine Learning

Productivización modelos Machine Learning

A estas alturas de la película, seguro que todo el mundo tiene claro ya que para pensar siquiera en productivizar nuestro modelo de Machine Learning. Su performance con respecto al conjunto de test (esos datos que desde un principio no se deben tocar, mirar, ni mencionar para no distorsionar la verdadera capacidad de generalización de nuestro modelo aspirante a pasar a producción) tiene que ser bueno. Esto quiere decir que, o bien mejore al modelo actual, o bien si no hay tal modelo, por lo menos descargue a las personas que actualmente se encargan de estimar lo mismo que el modelo, de esta tarea. De modo que puedan dedicar su tiempo a algo más provechoso.

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TEORÍA DE LAS EMOCIONES DECONSTRUÍDAS
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HACIA MÁQUINAS QUE DETECTAN EMOCIONES REALES: TEORÍA DE LAS EMOCIONES DECONSTRUÍDAS

La pregunta que muchos os haréis después del artículo anterior es ¿cómo plantea la doctora Feldman Barrett la construcción de emociones? Como comentamos en Innodata… The Deconstructed Emotion Nuestro cerebro tiene una vida difícil; se pasa el tiempo recluido en nuestro cráneo. Tiene además que desempeñar la misión de cuidar a nuestro cuerpo, el cual …

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