Martes 18 de marzo · 19:00
Machine Learning 101
Del dato al modelo, sin fórmulas que asusten.
Diego Fuenzalida
Ingeniero de machine learning
De qué se trató
Construimos en vivo un modelo que predice si un café se va a vender o no, y en el camino desarmamos los conceptos que todos nombran y pocos explican: entrenamiento, validación, sobreajuste y sesgo.
Lo que aprendimos
- 01
La calidad de los datos importa más que el algoritmo
- 02
Un modelo que acierta en entrenamiento puede fallar en el mundo real
- 03
Medir el sesgo es parte del trabajo, no un extra
#Python#scikit-learn#Datasets#Evaluación
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