O noso blog
Descubra as últimas tendencias en ciberseguridade, ciencia de datos, intelixencia artificial, deseño UX/UI e desenvolvemento web. Atopa consellos e orientacións prácticas do noso equipo lendo a través dos nosos artigos.
Afrikaans Azərbaycan dili Беларуская ⵜⴼⵏⵗ Català Čeština Dansk Deutsch Ελληνική English Español Euskara Suomi Français Gaeilge Galego Magyar Հայերեն Bahasa Indonesia Italiano 日本語 조선말 Кыргызча Lietuvių kalba Latviešu valoda Dutch Norsk Polski Português Română Pусский Slovenský Slovenščina Svenska ภาษาไทย Wikang Filipino Türkçe Ukrainska Tiếng Việt 汉语
September 24, 2024
Comprensión da puntuación BLEU en PNL: avaliación da calidade da tradución
Descubra a importancia da puntuación BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) no procesamento da linguaxe natural (PNL) e na tradución automática. Aprende como BLEU mide a semellanza de textos, a súa fórmula de cálculo, a interpretación e o seu papel na avaliación da calidade da tradución.
Puntuación BLEU
procesamento da linguaxe natural
September 24, 2024
Vulnerabilidades de ciberseguridade máis famosas de todos os tempos
Explora as vulnerabilidades de ciberseguridade máis infames que moldearon a nosa comprensión das ameazas dixitais. Obtén información sobre Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL Injection, Spectre e Meltdown, destacando a importancia das medidas de ciberseguridade no mundo dixital actual.
Vulnerabilidades da ciberseguridade
panorama de ameazas dixitais
September 24, 2024
A importancia da enxeñaría de características na aprendizaxe automática
Descubra a importancia da enxeñaría de funcións na aprendizaxe automática e o seu papel fundamental para mellorar o rendemento do modelo, reducir o exceso de adaptación e simplificar a interpretación. Explore técnicas e exemplos comúns para dominar a arte da enxeñaría de características para modelos preditivos robustos.
Enxeñaría de características
rendemento de aprendizaxe automática
September 24, 2024
Validación cruzada K-fold en Machine Learning
Explore a importancia da validación cruzada de dobras K para avaliar o rendemento do modelo e a capacidade de xeneralización. Coñece o proceso de adestramento iterativo, as vantaxes sobre as divisións simples de tren/proba e consideracións para escoller o valor óptimo de "k".
Validación cruzada K-fold
avaliación de modelos
September 24, 2024
A compensación bias-varianza na aprendizaxe automática
Explore o concepto fundamental de compensación de sesgo-varianza na aprendizaxe automática, entendendo o seu impacto no rendemento e xeneralización do modelo. Descubra estratexias eficaces como métodos de validación cruzada, regularización e conxunto para acadar o equilibrio óptimo para modelos robustos e fiables.
Compensación de sesgo-varianza
rendemento de aprendizaxe automática
September 24, 2024
Métricas clave para modelos de clasificación
Explore as métricas esenciais de avaliación do modelo de clasificación (precisión, recordación e puntuación F1) para medir a precisión e a eficacia do modelo. Aprende a conseguir o equilibrio perfecto entre precisión e lembranza para un rendemento óptimo.
Avaliación do modelo de clasificación
métricas de precisión e lembranza
September 24, 2024
O poder das técnicas de validación cruzada
Descubra a importancia da validación cruzada para avaliar o rendemento dun modelo en novos datos mentres se mitigan os riscos de sobreadaptación e subadaptación. Explore a validación cruzada k-fold, a validación cruzada de exclusión (LOOCV) e a validación cruzada estratificada para unha avaliación sólida do modelo.
Técnicas de validación cruzada
Métodos de avaliación de modelos
September 24, 2024
Sobreadaptación e subadaptación en Machine Learning
Aprende estratexias eficaces para abordar o sobreajuste e a subadaptación nos modelos de aprendizaxe automática. Explore técnicas como a validación cruzada, a selección de características, a regularización e os métodos de conxunto para conseguir un rendemento e xeneralización óptimos do modelo.
Prevención de sobreadaptación
prevención de subadaptación
September 24, 2024
O papel da regularización de L1 e L2 na prevención do sobreajuste e na mellora da xeneralización do modelo
Explorar a importancia das técnicas de regularización L1 e L2 na aprendizaxe automática. Descubra como os métodos de regresión de Lasso e Ridge evitan o sobreajuste, melloran a xeneralización do modelo e seleccionan características críticas para modelos máis interpretables. Ideal para científicos de datos e practicantes de ML que buscan optimizar o rendemento e a fiabilidade do modelo.
Técnica de regularización L1 L2
prevención do sobreajuste no aprendizaxe automático
September 24, 2024
Comprensión das árbores de decisión na aprendizaxe automática
Mergúllate no mundo das árbores de decisión, un algoritmo fundamental na aprendizaxe automática para tarefas de clasificación e regresión. Aprende como particionan datos, fan predicións e manexan funcións numéricas e categóricas. Descubra estratexias para evitar o sobreajuste e mellorar a interpretabilidade do modelo, o que o fai perfecto para profesionais e entusiastas que desexan mellorar as súas habilidades de análise preditiva.
Árbores de decisión Aprendizaxe automático
Técnicas de modelado preditivo
September 24, 2024
Descenso de gradientes e descenso de gradientes estocásticos na aprendizaxe automática
Desbloquea as diferenzas entre o descenso do gradiente e o descenso do gradiente estocástico (SGD) nesta guía completa. Descubra como estes algoritmos de optimización fundamentais minimizan os erros, os matices da súa aplicación desde pequenos a grandes conxuntos de datos e cando utilizar cada un para un rendemento óptimo do modelo de aprendizaxe automática. Ideal para científicos de datos e profesionais da IA que buscan mellorar a súa comprensión das estratexias de converxencia e adestramento de modelos.
Descenso de gradientes vs SGD
Algoritmos de optimización en Machine Learning
