IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Evaluación y ajuste: El paso crucial hacia modelos eficaces con Scikit-learn Introducción En la carrera de construir un modelo de aprendizaje automático efectivo, la fase de evaluación y ajuste es una etapa decisiva. Esta etapa no solo nos …
Pipeline completo: Proyecto guiado con Scikit-learn Introducción En este proyecto, aplicaremos los conocimientos adquiridos sobre la preparación y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático utilizando Scikit-learn. Construiremos un …
Preparación de datos: Una guía paso a paso con Scikit-learn Introducción La preparación de datos es una etapa crucial en cualquier proyecto de machine learning. Durante este proceso, transformamos y limpiamos los datos brutos para que sean …
Definición del problema Introducción En la construcción de modelos de machine learning, definir claramente y entender completamente el problema que intentamos resolver es crucial. Este paso no solo establece las expectativas sobre los resul…
Confiar ciegamente en métricas Introducción Cuando se trata de modelado de machine learning, las métricas juegan un papel crucial en la evaluación y comparación de diferentes modelos. Sin embargo, confiar ciegamente en estas métricas puede …
Evaluar mal: Errores habituales al usar scikit-learn Introducción En la práctica real, evaluar mal un modelo de machine learning puede llevar a decisiones erróneas y malas implementaciones. Es crucial entender los errores comunes en el proc…
Usar defaults sin criterio Introducción En la implementación de modelos con Scikit-learn, uno de los errores más comunes es usar valores predeterminados para los hiperparámetros y no realizar una búsqueda exhaustiva de hiperparámetros. Este…
Reproducibilidad Introducción En proyectos de machine learning, la reproduccion es una cuestión crítica que garantiza que tus modelos puedan ser replicados por otros miembros del equipo o en entornos diferentes. Una buena práctica de reprod…