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Tutorial de Aprendizaje Automático
Obtén información y las mejores prácticas sobre IA y aprendizaje automático, mejora tus conocimientos y crea culturas de datos. Aprende a sacar el máximo partido de los modelos de aprendizaje automático con nuestros tutoriales.
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Clasificación zero-shot: cómo funciona y cuándo usarla
Descubre qué es la clasificación zero-shot, cómo funciona por dentro con modelos NLI, cómo se compara con few-shot y el fine-tuning, y cómo aplicarla con Hugging Face Transformers.
Dario Radečić
11 de junio de 2026
Predicción del ganador del Mundial 2026: una guía de MLOps
Descubre cómo una canalización de MLOps de extremo a extremo predice el Mundial 2026: desde el reentrenamiento automático y DVC hasta una simulación de Monte Carlo con 10.000 iteraciones del cuadro.
Tom Farnschläder
11 de junio de 2026
Entender el data drift y el model drift: detección de drift en Python
Evita los riesgos del model drift y descubre nuestra guía práctica para monitorizar el data drift.
Moez Ali
25 de mayo de 2026
El truco del kernel explicado: cómo las SVM aprenden patrones no lineales
Guía conceptual del truco del kernel: qué es, cómo habilita SVM y otros modelos con kernel, y cuándo usarlo frente a otros enfoques para modelar no linealidades.
Dario Radečić
4 de mayo de 2026
Regularización en aprendizaje automático: L1, L2 y Elastic Net explicadas
Una guía práctica sobre la regularización en aprendizaje automático: qué es, cómo funciona y cuándo usar L1, L2 y Elastic Net para construir modelos que generalicen.
Dario Radečić
4 de mayo de 2026
Algoritmo Apriori explicado: guía paso a paso con implementación en Python
Descubre cómo funciona el algoritmo Apriori, sus conceptos clave y cómo usarlo eficazmente para el análisis de datos y la toma de decisiones.
Derrick Mwiti
17 de abril de 2026
Cómo normalizar datos: Una guía completa con ejemplos
Acaba con los gradientes que desaparecen y los modelos sesgados. Aprende a normalizar datos utilizando min-max y z-score en Scikit-learn para mejorar los modelos de machine learning.
Josep Ferrer
29 de enero de 2026
Guía sobre el algoritmo de agrupamiento DBSCAN
Aprende a implementar DBSCAN, comprende sus parámetros clave y descubre cuándo aprovechar sus ventajas únicas en tus proyectos de ciencia de datos.
Rajesh Kumar
22 de enero de 2026
Tutorial de clasificación mediante árboles de decisión en Python
En este tutorial, aprenderás sobre la clasificación mediante árboles de decisión, las medidas de selección de atributos y cómo crear y optimizar un clasificador de árboles de decisión utilizando el paquete Scikit-learn de Python.
Avinash Navlani
15 de enero de 2026
Precisión frente a recuperación: La guía esencial para machine learning
La precisión no es suficiente. Aprende la diferencia entre precisión y recuperación, comprende la compensación y elige la métrica adecuada para tu modelo.
Mark Pedigo
14 de enero de 2026
Funciones de coste: Una guía completa
Aprende qué son las funciones de coste y cómo y cuándo utilizarlas. Incluye ejemplos prácticos.
Mark Pedigo
22 de diciembre de 2025
ONNX: Entrena en cualquier marco, implementa en cualquier hardware
Aprende a convertir modelos al formato ONNX, optimizarlos con cuantificación e implementarlos en cualquier plataforma, desde dispositivos periféricos hasta servidores en la nube, sin dependencia de un proveedor concreto.
Dario Radečić
12 de noviembre de 2025