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Voy terminando el 3er semestre en la maestría y he aprendido de temas muy variados, ha sido una tarea tras otra y un proyecto tras otro,
Ahora que estoy de vacaciones planeo ir haciendo la bitacora de lo ya generado en el semestre que finalizó, para tenerlo de un modo mas facil de consultar y no se pierda en mi disco duro.
Algunos de los temas vistos en la maestría el semestre pasado:
- Cómputo Estadístico (EM,MCMC, Bootstrap. Imputacion Estadística (Simple, Multiple), Modelos Lineales Generalizados, Validacion Cruzada, Metodos de Regularización (Lasso, Ridge), Regresion-PCA, PLS, etc…. )
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- GIS Procesamiento de datos Geoespaciales
- Procesamiento de Imagenes (Lectura, Filtros, Kernels, preprocesamiento, aplicacion a deteccion de placas )
- Series de tiempo (Descomposición de serie de tiempo en compónentes, modelos AR MA ARMA ARIMA, VAR, Forecasting, Cointegracion, Funciones Respuesta-Impulso, Granger Causality, etc…)
- Metodos de Teoría de Matrices Aleatorias (Marchenko Pastur, Ensembles GOE GUE GSE, Tracy Widom Distr. etc…)
Dado que la cantidad de temas e información vista fue inmensa tratare de recuperar a manera de log, los temas y actividades que fueron mas de mi interés, por lo que me hice una lista de lo que planeo ir publicando en este blog poco a poco durante las vacaciones, de la lista solo lo que está etiquetado como técnico son cosas que aprendí por mi cuenta pero igual me sirvieron para la maestría.
Lista de próximas publicaciones en blog:
- POStagging usando viterbi decoding y comparación VS CoreNLP
- Naive Bayes para Clasificación de Sentimientos de Textos
- NLP WordVectors (Representación de palabras en un espacio vectorial)
- NLP primeros pasos (POS tagging NER wordvectors etc etc) usando Spacy
- Traducción usando Matriz de Transformación (Word Vectors)
- Primeros pasos uso de datos geoespaciales GIS
- Choroplets y gráficos Geoespaciales (Python, R)
- Lasso VS Ridge (CE)
- Primeros pasos en Imputación Estadística (CE)
- Algunos ejercicio de Series de Tiempo Económicas (ST-MA)
- Experimentos MonteCarlo para revisar raices unitarias correlación serial y causacion en el sentido de Granger (ST-MA)
- Forecasting (Modelo ARIMA vs SSA vs Regresión simple)
- Analisis de Información usando solo la consola y bash (Miscelaneo)
- Configurar red casera para ser accedida remotamente (Técnico)
- Montar discos duros remotos y usar servicios remotos usando túneles SSH (Técnico)
- Primero pasos Docker (instalación, primer container, comandos basicos) (Técnico)
- Creación de imagen docker usando un Dockerfile y docker build (Técnico)
- Comandos útiles en bash (uso común) (Tecnico)
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 1) Introducción
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 2) Infraestructura
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 3) Obtencion de Informacion Scrapping-Web
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 4) Doc2Vec
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 5) Análsis de Tópicos modelo LDA
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 5) Análsis de Tópicos modelo LDA Resultados
- Proyecto PLN para datos de noticias de Mexico (Parte 6) Clasificación de complejidad de Textos
- Primeros pasos con Dash
- Dash Resultados de Proyecto NLP para noticias