Esfuerzo y Diversión
Descubre cómo crear un fondo SVG dinámico con polígonos que responde al movimiento del ratón, optimizado para rendimiento, accesibilidad y fácil integración en proyectos frontend.
#lineal
Unidad NKTm en la Ley NKTg: Inercia Variable
Descubre la Ley NKTg y la unidad NKTm, una propuesta para medir la inercia variable en sistemas con masa cambiante, con aplicaciones en simulación y IA.
Cómo aprender Machine Learning vs Deep Learning
Empieza con Machine Learning para dominar datos y modelos interpretables; luego avanza a Deep Learning. Aprovecha IA, cloud AWS/Azure y BI con Q2BSTUDIO.
Domina SVM en R: de lo básico al ajuste
Descubre qué es SVM y cómo implementarlo en R (e1071), optimizar hiperparámetros, comparar con regresión lineal y desplegarlo en la nube con validación y seguridad.
De Backend a IA/ML: Guía Práctica Basada en Evidencia
Guía práctica para que un Backend Engineer se convierta en AI/ML Engineer: habilidades, matemáticas, ML, pipelines y despliegue con Docker y Kubernetes.
GLMs en R: Regresión Lineal, Log-Lineal y Logística con Ejemplos
Guía de GLM: cuándo aplicar regresión lineal, log lineal o logística, transformaciones y enlaces, con ejemplos en R y casos prácticos de ventas, churn y riesgos.
Guía de GLMs en R
Guía práctica de GLMs en R: regresión lineal, Poisson y logística con ejemplos, diagnóstico y buenas prácticas; soluciones empresariales y despliegue en la nube.
Rebase y squash antes de abrir solicitudes de fusión
Guía práctica de git: rebase vs merge, squash para historial limpio, pasos para hacer rebase antes de la merge request y resolver conflictos.
Regresión Lineal en Breve
La regresión lineal es un método simple y explicable para predecir relaciones en datos. Úsala como base con mínimos cuadrados o gradiente. Soluciones de Q2BSTUDIO.
Día 97: Cuando se cae el sistema operativo
Relato diario sobre días difíciles, recuperación no lineal y salud mental, con foco en productividad. Q2BSTUDIO: desarrollo de software a medida, IA y ciberseguridad.
Guía definitiva de algoritmos de ML
Guía de algoritmos de ML: supervisado, no supervisado y aprendizaje profundo, con ejemplos y ventajas. Conoce cómo Q2BSTUDIO implementa soluciones a medida e IA en la nube.
Guía definitiva de algoritmos de aprendizaje automático
Descubre los algoritmos clave del aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, refuerzo y aprendizaje profundo, con ejemplos y aplicaciones empresariales.
Introducción a la Programación Basada en Estados
Contar componentes conectados en listas enlazadas con nums mediante programacion basada en estados: evita ramas y usa una tabla de estados. Soluciones de Q2BSTUDIO.
Tipos de regresión: guía para principiantes
Aprende sobre regresión: tipos (lineal, múltiple, polinómica, Ridge/Lasso, logística y SVR) y aplicaciones en marketing, finanzas y salud. Soluciones IA y BI de Q2BSTUDIO.
Guía para Principiantes: Tipos de Regresión
Descubre qué es el análisis de regresión, sus tipos y usos para predecir ventas y precios. En Q2BSTUDIO integramos IA en soluciones a medida.
Campos de Flujo: El Secreto del Movimiento Inteligente de Forma Natural
Campos de flujo y dinámica no lineal para animación, IA y robótica. Q2BSTUDIO ofrece software a medida, IA para empresas, ciberseguridad y cloud (AWS/Azure) con Power BI.
Formas escalonadas con Python
Guía práctica sobre la forma escalonada y la eliminación gaussiana: conceptos, ejemplos y código en Python y NumPy para resolver sistemas lineales y apoyar IA.
Notas de PyData Berlín 2025
Notas de PyData Berlín 2025: ideas prácticas sobre visualización de embudos no lineales, pipelines ligeros con DuckDB, preparación de datos para IA y gobernanza de proyectos open source, con soluciones a medida en IA, BI y ciberseguridad para empresas
Equivalencia de Filas en Álgebra Lineal con Python
Aprende la equivalencia de filas en álgebra lineal y su implementación en NumPy: operaciones, resolución de sistemas y rango, con ejemplos prácticos para software e IA.