Tu modelo de aprendizaje automático es tan bueno como la forma en que lo evalúas.
En esta lección, desglosamos los fundamentos de la evaluación de modelos y las métricas de rendimiento para que puedas medir los modelos de ML correctamente antes de implementarlos en producción.
Aprenderás a utilizar divisiones de entrenamiento-prueba-validación, validación cruzada y las métricas de evaluación adecuadas para diferentes problemas de aprendizaje automático. También explicamos por qué la precisión puede ser engañosa, cuándo usar precisión, recuperación, F1 score y cómo las métricas de regresión como MAE, MSE y RMSE ayudan a medir el error de predicción.
Esta guía también cubre cómo detectar el subajuste y el sobreajuste utilizando curvas de aprendizaje y curvas de validación, además de errores comunes de evaluación como las fugas de datos y elegir la métrica incorrecta para tu objetivo empresarial.
Al final, entenderás cómo evaluar modelos de aprendizaje automático con confianza y evitar resultados engañosos.
Temas cubiertos:
División de entrenamiento-prueba-validación
Validación cruzada
Métricas de clasificación
Precisión, precisión, recuperación y F1 score
Métricas de regresión: MAE, MSE, RMSE
Curvas de aprendizaje y curvas de validación
Subajuste vs sobreajuste
Fugas de datos
Elegir la métrica de ML correcta
Mejor para:
Principiantes en aprendizaje automático, científicos de datos, ingenieros de ML, ingenieros de IA y cualquier persona que esté aprendiendo a construir modelos de ML confiables.
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