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I am trying to describe complex matters in simple doodles!

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T81-558: PyTorch - Applications of Deep Neural Networks @Washington University in St. Louis

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Este proyecto muestra muestra de forma empírica la diferencia de tiempos en entrenar un modelo de Deep Learning con una CPU y una GPU.

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En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Introducción a la Ciencia de Datos (Data Science) con Python.

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Pandas es una librería de python destinada al análisis de datos, que proporciona unas estructuras de datos flexibles y que permiten trabajar con ellos de forma muy eficiente.

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El Expectation-maximization (EM) es un método estadístico de Clustering similar al K-means, pero con un enfoque probabilístico.

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The official PyTorch implementation of Fast Diffusion Model

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El objetivo de publicar este DataSet es el de abrir una nueva área de investigación dentro del Machine Learning para la predicción de resultados en partidos de fútbol; a priori, arrojando un resultado en formato quiniela (1X2), aunque podría ser extensible a la predicción del resultado final.

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GSON es un API en Java, desarrollada por Google, que se utiliza para convertir objetos Java a JSON (serialización) y JSON a objetos Java (deserialización)

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El K-means es un método de Clustering que separa ‘K’ grupos de objetos (Clusters) de similar varianza, minimizando un concepto conocido como inercia

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