IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Pipeline paso a paso Introducción En la unidad 8 de nuestro curso sobre Scikit-learn, se enfatiza la importancia de los pipelines. Un pipeline es una forma eficiente y reproducible para organizar y automatizar el flujo completo del proceso …
Código limpio: Por qué usar pipelines en Scikit-learn Introducción En la construcción de modelos predictivos, es crucial mantener un código limpio y organizado. Uno de los mejores métodos para lograr esto es mediante el uso de pipelines en …
Reproducibilidad Introducción La reproducibilidad es un aspecto crucial en el desarrollo de modelos de machine learning con Scikit-learn. Al garantizar que los resultados de nuestros modelos sean consistentes y predecibles, aseguramos la co…
Evitar data leakage: Por qué usar pipelines Introducción En el ámbito de la ciencia de datos, los data leaks son un problema grave que puede llevar a resultados engañosos y modelos con rendimiento suboptimo. Un data leak, también conocido c…
Cuándo usar cada técnica de validación cruzada Introducción La validación cruzada es una técnica fundamental para evaluar y comparar modelos de machine learning. Sin embargo, no todas las técnicas son igualmente adecuadas en todos los casos…
StratifiedKFold: Una técnica esencial para la validación cruzada Introducción La validación cruzada es una técnica fundamental para evaluar y comparar modelos de aprendizaje automático. Un aspecto crucial de esta técnica es asegurarse de qu…
Validación cruzada: cross_val_score Introducción La validación cruzada (CV) es una técnica crucial para evaluar la capacidad de nuestros modelos de machine learning. Es especialmente útil cuando no tenemos datos suficientes para dividir nue…
Errores comunes al evaluar modelos con scikit-learn Introducción La evaluación de modelos es un paso crucial en el flujo de trabajo de machine learning. Sin embargo, muchos desarrolladores cometen errores frecuentes que pueden llevar a conc…