Juan Fuentes' Blog

Guía exhaustiva sobre teoría de conjuntos, operaciones fundamentales, cardinalidad y aplicaciones prácticas con ejemplos detallados y fundamentos teóricos completos.

Conceptos principales y ampliados con información de múltiples fuentes especializadas.

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Metodología completa para proyectos de machine learning, incluyendo análisis exploratorio, limpieza de datos, ingeniería de características, división temporal, preprocesamiento, selección de modelos, hiperparametrización con validación cruzada, evaluación, y consideraciones críticas para prevenir data leakage, monitoreo de drift, interpretabilidad vs rendimiento, y escalabilidad en producción.

Ensambles en machine learning, definiciones, técnicas de bagging (Random Forest, Extra Trees, Voting Classifier), boosting (AdaBoost, Gradient Boosting), ventajas de combinación de modelos, reducción de overfitting, mayor robustez y generalización, consideraciones especiales para series de tiempo con fundamentos teóricos completos y aplicaciones prácticas.

Implementación de redes neuronales para regresión con MLPRegressor en scikit-learn, configuración de capas de salida con activación identity, TransformedTargetRegressor para transformaciones del target, ColumnTransformer para manejo diferenciado de variables, pipelines avanzados, consideraciones para producción, validación de datos en tiempo real, detección de data drift y mejores prácticas para deployment.