👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en www.xiperia.com
Muchísimas gracias por tus comentarios y por la sugerencia, seguro haré un video con este contenido. En este punto y para llevar una formación incremental, estoy haciendo videos independientes de técnicas para lidiar con diferentes tipos de "ruido" desde valores atípicos hasta valores faltantes. De hecho, la siguiente semana sale un video de imputación multivariada de datos. Ya cuando haya visto varias técnicas y gracias a tu sugerencia, haré un video listando los diferentes tipos de ruido y las diferentes técnicas para "tratarlos". Así podré dar vínculos a los videos específicos. Espero poco a poco llenar el canal de tantos temas como sea posible. Gracias por seguir el contenido del canal :)
Muchas gracias por tu comentario y por la pregunta. Todo depende del objetivo del pre-procesamiento de datos (por ejemplo, visualización), del dato en sí, e inclusive, de qué técnica de aprendizaje de máquina se utilice (en caso de que se use una). En fin, hay muchos aspectos a considerar para determinar si conviene o no discretizar una variable. Lo que sí es un hecho es que la discretización es una opción más a explorar para tratar de sacar la mayor cantidad de información de nuestros datos. Gracias por el seguir el contenido del canal :)
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Son una mina de oro tus videos, mil gracias.
¡Muchas gracias!
Gracias por tus valiosas enseñanzas. Felicidades por la calidad de los contenidos.
@dioelnavarro6356 muchas gracias por tus palabras. Son comentarios así los que nos inyectan motivación para seguir adelante con este proyecto.
Muy buen tutorial. Enhorabuena.
Gracias por tus comentarios y por ver el canal. Saludos!!
Muchas gracias buen video super
Gracias por tus comentarios José. Saludos!!
Tremendo!!!!!!🎉
Pablo te agradezco mucho tus comentarios :)
Excelente contenido
Muchas gracias Netzer. Saludos!!
Gracias por este gran y útil video, excelente!!!!
Sergio muchas gracias por comentar y por seguir el contenido del canal
Excelente video Octavio, gracias.
Gracias por el comentario y por seguir el contenido del canal :)
Gracias Octavio por otro video sensacional. Un saludo.
Muchas gracias por ese comentario tan cálido :)
Profesor, magistral vídeo, podría hacer videos de cómo tratar con el ruido con distintos métodos?
El ruido de los datos
Muchísimas gracias por tus comentarios y por la sugerencia, seguro haré un video con este contenido. En este punto y para llevar una formación incremental, estoy haciendo videos independientes de técnicas para lidiar con diferentes tipos de "ruido" desde valores atípicos hasta valores faltantes. De hecho, la siguiente semana sale un video de imputación multivariada de datos. Ya cuando haya visto varias técnicas y gracias a tu sugerencia, haré un video listando los diferentes tipos de ruido y las diferentes técnicas para "tratarlos". Así podré dar vínculos a los videos específicos. Espero poco a poco llenar el canal de tantos temas como sea posible. Gracias por seguir el contenido del canal :)
@@CodigoMaquina muchas gracias profesor por la respuesta que valioso contenido un saludo desde Colombia
@@joseprestrepo8542 saludos :)
Excelente vídeo Octavio, me queda una duda ¿En todo los casos conviene discretizar todas las variables continuas en intervalos o solo algunas?
Muchas gracias por tu comentario y por la pregunta. Todo depende del objetivo del pre-procesamiento de datos (por ejemplo, visualización), del dato en sí, e inclusive, de qué técnica de aprendizaje de máquina se utilice (en caso de que se use una). En fin, hay muchos aspectos a considerar para determinar si conviene o no discretizar una variable. Lo que sí es un hecho es que la discretización es una opción más a explorar para tratar de sacar la mayor cantidad de información de nuestros datos. Gracias por el seguir el contenido del canal :)
Nuevo sub =). Están muy buenos tus tutoriales.
Gracias por subscribirte y por interactuar :)
El julio profe del ml.
¡Gracias! :)