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Mi primer modelo de Machine learning

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 Modelado (SVM con aprendizaje Scikit) para la predicción de enfermedades cardiovasculares. Para realizar este modelo usare unos datos descargados desde la página de Kaggle y todo el Código se ejecutara a través de GoogleColab. Empecemos... 1. Librerías utilizadas: Descripción datos del dataset. 2. Cargamos los datos y los visualizamos: La variable target es el resultado diagnóstico de la enfermedad. 3. Ahora haremos el procesamiento de los datos y la selección : 4. Revisamos bien el tipo de datos: 5. Hacemos un análisis descriptivo: 6. Ahora dividimos el conjunto de datos: 7.  Ahora, dividimos el set de datos en entrenamiento y prueba: Modelo SVM 9. Ahora entrenamos el modelo: Evaluación 10. Evaluamos el modelo de diferentes formas. podemos ver que el modelo tiene una precisión del 91%. 11. hacemos una comparación entre datos reales y su predicción. Podemos observar que el modelo solo fallo en uno de los datos, por lo que podemos ...

Machine learning en cardiología

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Hace poco encontré un artículo muy interesante el cual me gustaría compartirles.  El autor menciona diferentes enfoques y nos da a entender un panorama más amplio de la aplicación de los modelos de machine learning en la cardiología.  Aplicaciones de la inteligencia artificial en cardiología Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial.  En esta disciplina científica se incluyen los métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un ordenador. Estas técnicas han experimentado una auténtica revolución en los últimos años gracias a la aplicación de algoritmos de AP y...

Aplicación de Machine Learning en la medicina, la salud pública y la epidemiologia

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El machine learning es una herramienta increíble que hoy en día se utiliza mucho en el area de la salud.    ¿Pero conoces cuáles son sus principales  utilidades y como se desarrolla en esta area tan importante? A continuación te mostrare algunos temas interesantes que los autores consideran más relevantes para aprender de machine learning en la actualidad. Utilidad del  Machine Learning  en la gestión de salud Los procesos involucrados en la atención de salud generan una gran cantidad de información que resulta difícil analizar. Esto se debe, entre otras cosas, al volumen, velocidad de producción y diversidad de los datos (por ejemplo: texto, imágenes, tiempos, registros administrativos ). Herramientas como el  Machine Learning  u otras técnicas de  Data Science  permiten lidiar con estas dificultades facilitando la entrega de información rápida y confiable que ayude a la toma de decisiones en las organizaciones de sa...

Guía completa sobre machine learning para principiantes

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  Machine learning Cuando se habla de conceptos relacionados a la inteligencia artificial (IA) es normal que muchos de ellos resulten extraños o desconocidos, ya que la propia IA es algo “relativamente nuevo”; no obstante, no es tan intimidante como parece. Basta con que conozcas algunas nociones básicas para que puedas familiarizarte con el tema. Si tienes curiosidad por saber qué es el famoso  machine learning , pero no sabes ni por dónde empezar, entonces este artículo es para ti. Esperamos que esta publicación logré despertar tu interés y decidas investigar más acerca de este fascinante tema, que cambiará por completo la forma en la que vivimos El nacimiento del  machine learning El  machine learning ,  conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60. Para ser más exactos, fue  una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurocie...