El aprendizaje automático funciona mejor cuando se le da acceso a grandes cantidades de datos relevantes.
Las empresas deben evaluar la cantidad, calidad y facilidad de acceso a sus datos. Los datos deben ser recopilados, limpiados y preprocesados antes de ser utilizados, y debe haber una buena gobernanza de datos.
Crear un modelo capaz de generalizar y hacer predicciones precisas sobre nuevos datos no vistos previamente es el objetivo principal del aprendizaje supervisado
Es un desafío. El iletrado del futuro será quien no sepa programar. Y tenemos que incentivar a las niñas, a las mujeres, para que se sientan cómodas programando.
Esta es una de esas ideas brillantes. No solo por que son brazaletes. Son brazaletes de la amistad, diseñados para niñas, pero con la capacidad de enseñarles a programar. ¡Brillante!
¿No sabe programar? Es una destreza importante. Sea que se especialice en Python, Java, C#, u otros lenguajes de programación, explore opciones.
Google facilita gran cantidad de recursos y Women TecnMakers es uno de ellos.
Este es un artículo para principiantes en administración y análisis de datos. Algunas veces la métrica seleccionada se expresa en una unidad de medida que solo es útil para el analista, el ingeniero(a), y no para quienes son consumidores de la información. Aquí tres(3) guías para una mejor selección de la unidad de medida.
Para quienes se relacionan con LEAN Six Sigma, BPM, mejoramiento continuo o temas similares, les podría resultar común oir referencia a " métricas de 30000 pies". Pero, ¿Qué es una métrica a 30 mil pies?
Si usted está encargado de la administración de datos en su empresa, estas son buenas noticias.
Esta función de MindManager para compartir por URL es muy útil.
