top of page

DATA SCIENCE


Recursos didácticos de Machine Learning: Series Temporales III. Modelos
Con esta parte finalizo la sesión dedicada a Series Temporales donde se ha construido desde un artilugio para recoger datos atmosféricos dados en mi jardín, la visualización de algunos de estos datos y ahora, con una muestra que va desde el 22 de Febrero hasta el 17 de Abril del 2026, me dispongo a tratar de crear algún modelo sencillo y a comparar los resultados con datos oficiales recogidos por la estación meteorológica de Pinar de Chamartín que está cerca de donde yo vivo.
fjroar
2 may5 min de lectura


Recursos didácticos de ML: Redes neuronales para evitar obstáculos en un vehículo
En este ejemplo se describe cómo se puede adiestrar un robot fabricado bajo un entorno tipo Arduino para dotarle de un modelo autónomo. Se tratan varias partes que se pueden saltar, en función de lo que más interese y cuyo índice es el siguiente: Parte I: Hardware y coste Parte II: Conexiones Parte III: Datos de entrada. El manual de conducción Parte IV: Aprendiendo a conducir. El entrenamiento neuronal Parte V: El código conductor
fjroar
2 abr6 min de lectura


LO QUE NO TE CUENTA TU CONSULTOR V: El PSI y la estabilidad de modelos externos
Retomando esta serie de notas sobre "Lo que no te cuenta tu consultor", me viene a la cabeza algo que observo que muchas empresas asumen sin cuestionarse y va sobre el uso de modelos externos que llegan a utilizarse con mucha frecuencia en la toma de decisiones. Sin entrar ya en el caso de la opacidad que en muchos casos existe con la composición de estos modelos y que como comenté en una entrada anterior, la empresa usuaria, via GDPR, es la responsable ante una futura inspec
fjroar
28 mar4 min de lectura


Recursos didácticos de Machine Learning: Series Temporales 2. Visualizando los datos
Tras una espera de algo más de una semana de mi proyecto de toma de datos de la realidad, los datos han llegado y parece que todo ha funcionado bien. Mientras que en anterior post, monté la estación de medición esférica, ésta grababa datos cada 10 minutos de temperatura, humedad y presión atmosférica con lo que se generan estas gráficas que comienzan a partir del 2026-02-21 a las 21h y finalizan el 2026-03-02 a las 18h: El dispositivo para obtener los datos consta básicamente
fjroar
2 mar4 min de lectura


Recursos didácticos de Machine Learning: Series temporales I
Siguiendo en la línea de fabricar datos un tema interesante es generar algún tipo de series temporales que pueda provenir de un entorno tipo IoT. En este sentido e inspirado en la idea que se expone aquí: https://randomnerdtutorials.com/esp32-data-logging-temperature-to-microsd-card/?utm_source=chatgpt.com Me lancé a construir el siguiente artefacto que va un poco más allá de lo indicado en el post que cito arriba: Lo aquí mostrado es una estación de meteorología que permite
fjroar
21 feb3 min de lectura
bottom of page