Guía temática

AutoML y optimización

Optimización de hiperparámetros, selección de características y algoritmos evolutivos con Python y scikit-learn.

Conecta investigación aplicada con la librería open source sklearn-genetic-opt para mejorar pipelines reales de ML.

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Tu Primer Modelo de Machine Learning con Scikit-learn

Aprendizaje automático

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Tu Primer Modelo de Machine Learning con Scikit-learn

may 2026

Guía paso a paso para construir tu primer modelo de ML: exploración de datos, preprocesamiento, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y evaluación con scikit-learn.

Python

scikit-learn

machine learning

Aprendizaje automático

Métodos de Parámetros Adaptativos para Machine Learning

abr 2026

Explora cómo usar ExponentialAdapter e InverseAdapter en sklearn-genetic-opt para ajustar dinámicamente las probabilidades de mutación y cruzamiento.

sklearn-genetic-opt

Python

adaptive parameters

Aprendizaje automático

Selección Evolutiva de Características para Machine Learning

abr 2026

Usa GAFeatureSelectionCV de sklearn-genetic-opt para encontrar el subconjunto óptimo de características con algoritmos evolutivos — capturando interacciones que los métodos de filtrado no detectan y determinando automáticamente cuántas variables conservar.

sklearn-genetic-opt

Python

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Aprendizaje automático