En este artículo vamos a abordar una de las aplicaciones más habituales donde se aplica el Machine Learning y que, nos demos cuenta o no, nos condiciona diariamente. Se trata de los sistemas de recomendación que encontramos en todo tipo de servicios y comercios online, estos sistemas que nos muestran todo tipo de sugerencias y que, en muchas ocasiones, apreciaremos que aciertan bastante. Leer más
Machine Learning
Cómo montar paso a paso Dockers
Docker es una herramienta de gestión de contenedores a nivel de sistema operativo que permite gestionar y desplegar fácilmente las aplicaciones, facilitando su empaquetado dentro de los contenedores del sistema operativo.
Reconocimiento de imágenes
Una de las más interesantes utilidades de la Inteligencia Artificial es el reconocimiento de imágenes, mediante el cual se pueden clasificar imágenes de manera automatizada, así como obtener información que resulte de utilidad. Leer más
Guía fácil para desplegar TensorFlow con Docker
En este artículo te vamos a explicar lo sencillo que es desplegar TensorFlow en un servidor Cloud gracias a Docker para ayudarte a desplegar tus proyectos de Machine Learning.
La Nube también facilita el clustering y la segmentación de clientes
La agrupación de clientes es una técnica de Business Intelligence que nos puede ofrecer mucha información con la que mejorar nuestro negocio, obteniendo datos importantes con los que orientar acciones de marketing, campañas de publicidad, definición de planes y servicios, etc.
Clasificación de textos con Python y Jupyter Notebooks
En este artículo vamos a abordar un tema muy interesante dentro del área del Machine Learning, como es la clasificación de textos. Para ello vamos a usar el lenguaje de programación Python y una librería sencilla pero potente llamada scikit-learn. Por facilidad, usaremos la herramienta Jupyter Notebooks como plataforma de desarrollo y ejecución del código de nuestros scripts Python.
Análisis de sentimientos con Python y Jupyter Notebooks
Hace algunos días presentamos en este mismo espacio la aplicación Jupyter Notebooks. Se trata de una herramienta muy interesante como entorno de ejecución de programas escritos en Python y otros lenguajes, muy usada en el ámbito de la investigación, el machine learning y la Inteligencia Artificial. En este artículo veremos un ejemplo para explicar cómo realizar el análisis de sentimientos en textos usando el lenguaje Python, la librería NLTK «Natural Language Toolkit» y la herramienta JupyterLab para desarrollar nuestro script en un Jupyter Notebook.
RStudio, IDE para programar con R. Instalación y primeros pasos
RStudio es una aplicación web que permite desarrollar con R y otros lenguajes de programación orientados al tratamiento de grandes cantidades de datos, estadísticas, etc… Es todo un completo IDE de desarrollo, pero embutido en una aplicación web, que permite además integrarse con una serie de herramientas enfocadas en la gestión de proyectos. A continuación vamos a contaros sus funcionalidades principales y os explicaremos paso a paso como instalar RStudio.
Crea un servidor Cloud con Docker y despliega una aplicación en un contenedor
Docker es una plataforma para desarrollo y despliegue de aplicaciones, en entornos aislados que se conocen como contenedores. Existen muchas ventajas en el uso de contenedores, de las que ya hemos hablado en varias ocasiones. Para obtener más información en este sentido podemos ver la página sobre la aplicación Docker en Arsys. En este artículo pretendemos ofrecer una explicación sencilla sobre cómo desplegar una aplicación con Docker en un servidor cloud de Cloudbuilder.
Primeros pasos para usar JupyterLab
JupyterLab es una aplicación web que ofrece todo un entorno de trabajo interactivo ideal para trabajar en el ámbito científico. Su utilidad más impactante es la posibilidad de crear Jupyter Notebooks, que combinan diversos elementos como código interactivo, textos, ecuaciones, imágenes y otras fuentes de datos que se pueden manejar en proyectos científicos de todo tipo.