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En el aprendizaje automático (ML), la calidad de los datos tiene un impacto directo en la calidad del modelo. Esta es la razón por la cual los científicos e ingenieros de datos dedican una gran cantidad de tiempo a perfeccionar los conjuntos de datos de entrenamiento. Sin embargo, ningún conjunto de datos es perfecto: existen compensaciones en las técnicas de preprocesamiento, como el sobremuestreo, la normalización y la imputación. Además, los errores y errores podrían aparecer en varias etapas […]
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Mi portátil es más rápido que tu nube. Durante los últimos diez años, el ecosistema de datos se ha centrado en big data: cuanto más grandes son los datos...
Lo que buscamos en HLTH “El futuro ya está aquí, solo que está distribuido de manera desigual”, dijo el escritor de ciencia ficción William Gibson. Tanto como...
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