Primer lanzamiento. Enero 2020 Les compartimos un nuevo trabajo que estamos desarrollando en nuestro laboratorio de I+D. ¿Qué buscamos al compartirlo? Contarte lo que estamos haciendo y si está a tu alcance, que colabores en la construcción del dataset. En castellano, que nos envíes fotos de hojas de tomates, tanto sanos como enfermos. ¿Para qué […]

punta tech meet up

Intermedia estuvo presente en Punta Tech Meetup 2020. Este evento que se llevó a cabo en el centro de convenciones de Punta del Este reunió a los principales representantes del sector tecnológico de LATAM y  de otros lugares del mundo. Punta del este es un ambiente natural donde pueden convivir actores de nuevos emprendimientos junto

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Model Capacity and Learning Curves Retomando la línea de la nota anterior, y continuando con la descripción de técnicas que permitan evaluar y mejorar la performance de los modelos de machine learning en esta nota introduciremos los conceptos de model capacity y learning curves. El primero de éstos, es un factor que influye directamente en

Evaluate model performance: Generalization, BIAS-VARIANCE, overfitting-underfitting (Parte II)Read More »

Model Capacity and Learning Curves In our first entry we talked about some important techniques to evaluate and improve performance on machine learning models, and today we want to dive right into two major concepts that directly correlate with this performance: model capacity and learning curves.  The first concept directly influences the overfitting and underfitting

Evaluating model performance: Generalization, Bias- Variance tradeoff and overfitting vs. underfitting |Part 2Read More »

December 5, 2019 After many years of listening to people go on and on about it, I finally made up my mind and visited the Techcrunch Disrupt. All of us at Intermedia are working really hard to propel the company to a more international level, and the conference being held in San Francisco was reason

Highlights from the Techcrunch DisruptRead More »

El principal objetivo de los modelos de machine learning es alcanzar un buen rendimiento cuando se analizan nuevas entradas, no vistas previamente. Esto se conoce como generalización. Es decir, que es fundamental que el modelo no sólo sea capaz de funcionar correctamente para aquellos ejemplos con los que fue entrenado. Para analizar la performance de

Evaluate model performance: Generalización, BIAS-VARIANCE, overfitting-underfittingRead More »

Part1 The main objective of machine learning models is to achieve good performance when new –and not previously seen– entries are analyzed. This is known as generalization. That is, it’s essential for the model to function correctly across a whole range of new inputs, not just the examples that it was trained with. To analyze

Evaluating model performance: Generalization, Bias-Variance tradeoff and overfitting vs. underfittingRead More »

La importancia de los datos en los modelos de aprendizaje automático. Existe un número mágico que determina la cantidad de datos de entrenamiento necesarios? (cantidad en capacidad de aprendizaje) Esta es quizás una de las preguntas más difíciles de responder cuando se comienza a desarrollar un proyecto de machine learning: cuántos datos o ejemplos se

La importancia de los datos | Aprendizaje AutomáticoRead More »