ML model drift is the phenomenon whereby a machine learning model's performance on a given task deteriorates over time. This can happen for a variety of reasons, including changes in the underlying data distribution, changes in the model's environment, or… Leer más sobre Avoiding Model Drift: 4 Quick Tips

Most people often mix the terms Data Science, AI, Machine Learning, and Data Mining or use some of them interchangeably. But all of these terms have their separate meaning and stream. Data has always been a central element of any business to make precise… Leer más sobre Data Science vs. AI vs. Machine Learning vs. Data Mining

This article will discuss how supply chains are being improved through the use of innovative technologies before highlighting five uses of artificial intelligence and machine learning in supply chains. When you finish reading, you’ll understand why many… Leer más sobre Using Machine Learning/AI to Boost the Supply Chain: 5 Use Cases

Primero quiero agradecer a Carlos de Dataprix.com por su constante apoyo para redactar en la pagina, ya que fue la primer lugar para la que escribí, hace mas de 5 años. No duden en contactarlo para empezar ustedes! La escritura técnica fue creciendo poco a… Leer más sobre Data Science Live Book - Un libro open-source para aprender ciencia de datos!

Una de las técnicas más utilizadas dentro del análisis predictivo son los árboles de decisión. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones en el campo de la estadística, pero nos vamos a centrar en su uso para realizar predicciones, concretamente obtener… Leer más sobre Analisis predictivo en SAS: árboles de decisión

En clustering se deja que los datos se agrupen de acuerdo a su similitud. Estos modelos son agrupaciones de segmentos -clusters- que contienen casos, tales como clientes, pacientes, autos, etc. Una vez que un modelo de cluster es desarrollado, una pregunta… Leer más sobre Data Science - Breve guía para interpretar modelos cluster

Introducción Los outliers son los valores extremos que tiene una variable, dependiendo del modelo o requerimiento, puede ser necesario tratarlos ya sea transformando o eliminandolos. Distribución variable “Income” Ésta será la variable ejemplo, la cual… Leer más sobre Data Science - Análisis dinámico de outliers con R