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Mostrando las entradas de abril, 2017

Entendiendo la personalidad de mi equipo, cual es tu estilo?

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Cada equipo es una mezcla de personalidades, muchos líderes se preguntan cómo obtener la mejor combinación de las mismas y optimizar el equipo de trabajo.

También ocurre un comportamiento frecuente, muchos equipos no están a la altura de su potencial, y una posible explicación es que los líderes no saben cómo manejar la diferencia en cómo las personas se acercan a su trabajo.

Para abordar esta discusión me pareció muy interesante la siguiente propuesta de "Suzanne Johnson Vickberg and Kim Christfort, en el trabajo Pioneers, Drivers, integrators, & Guardians" donde se proponen 4 estilos de trabajo:


Pioneros: valoran las posibilidades, la energía (chispas de energía) y la imaginación en sus equipos. Ellos creen que los riesgos valen la pena. Su enfoque es BigPicture. Ellos son atraídos a las nuevas ideas, enfoques creativos.

Guardianes: valoran la estabilidad, ponen orden y rigor. Son pragmáticos, y no se atreven a abrazar el riesgo. Datos y hechos son requisitos básicos …

Regresión lineal simple en #TensorFlow, aprendizaje automático para mayor exactitud

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En estadística tradicional un modelo muy utilizado para predicciones, es el modelo de regresión lineal (siempre y cuando los valores permitan aplicar este modelo). En este artículo vamos a tratar de responder una pregunta simple. ¿Un modelo de aprendizaje automático nos puede ayudar a mejorar nuestro estudio de variables? Si necesitas más información sobre el concepto de #RegresionLineal puede utilizar este link.

Para nuestro estudio, vamos a analizar la edad de niños en el eje “x” y la altura de los mismos en el eje “y”. Intentaremos predecir la altura de los niños basada en su edad, aplicando regresión lineal simple. Fuente académica de este ejemplo link.
Vamos a utilizar una planilla de cálculo para explorar la situación de manera tradicional:



Ahora bien, ¿Qué buscamos con el modelo de aprendizaje automático?. Recordando nuestra función lineal nos enfocaremos en W y b. y = Wx +b Buscamos aprender para encontrar los mejores W y b. En la siguiente figura se muestra la representación …