Licenciado en informática con cuatro años de experiencia como desarrollador web full-stack utilizando Python, Django y React, recientemente me adentré en el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Me fascina el poder de extraer ideas valiosas a partir de los datos, y he estado trabajando con herramientas como Keras, RapidMiner y scikit-learn para limpiar y analizar conjuntos de datos. Espero aprovechar estas habilidades para crear algo asombroso con la IA en el futuro.
LinkedInEn esta sección podrás observar mis habilidades aplicadas en casos del mundo real, donde exploro aplicaciones prácticas de las herramientas de aprendizaje automatico adquiridas.
En este caso de estudio se pretende clasificar imagenes provenientes del Amazon Berkeley Objects (ABO) Dataset en categorias y sub categorias de productos. Nos encontramos con un dataset complicado, pero luego de implementar diversas soluciones se obtienen resultados satisfactorios.
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En este caso de estudio se utilizó rapidminer aplicando las técnicas de ML adquiridas para detectar la enfermedad crónica en riñones a partir de datos básicos del estado de salud de una persona.
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A partir de Regresión Logística en Python, se busca predecir si un paciente que ya experimentó un ataque al corazón experimentará uno nuevo basándonos en aspectos de su vida y salud.
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Usando Python + scikit-learn y Rapidminer, analizamos el uso de árboles de decisión para la clasificación de flores Iris, comparando los resultados en ambas plataformas y visualizando los árboles resultado.
BlogEn esta sección se presentan investigaciones iniciales que pueden servir como puntapié a casos de estudio interesantes a profundizar en el futuro.
En este caso de estudio, investigamos y analizamos datos de compras gubernamentales bajo el estándar de Datos de Contrataciones Aiertas (OCDS).
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