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Fundamentos del aprendizaje automático: ejemplos, características, pérdida, optimización, generalización, validación y flujo de modelado.
Training example
Unidad individual de datos que un algoritmo utiliza para ajustar un modelo durante el entrenamiento.
Ver definición completa →Loss function
Función que cuantifica cuánto se aleja la salida de un modelo del resultado deseado durante su ajuste o evaluación.
Ver definición completa →Feature engineering
Proceso de seleccionar y transformar datos brutos en características útiles para un modelo.
Ver definición completa →Machine learning model
Modelo cuyos parámetros o reglas de predicción se ajustan a partir de datos mediante un proceso de aprendizaje automático.
Ver definición completa →Optimization
Proceso de buscar parámetros que reduzcan una función objetivo o de pérdida.
Ver definición completa →Machine learning pipeline
Secuencia reproducible de pasos que transforma datos y entrena o ejecuta un modelo de aprendizaje automático.
Ver definición completa →Regularization
Conjunto de técnicas que limitan o penalizan la complejidad efectiva de un modelo para favorecer su generalización.
Ver definición completa →Model selection
Proceso de comparar alternativas y elegir el modelo que mejor cumple criterios definidos sobre datos de validación.
Ver definición completa →Overfitting
Problema en el que un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y rinde peor sobre datos nuevos.
Ver definición completa →Underfitting
Problema en el que un modelo no captura suficientemente los patrones relevantes ni siquiera en los datos de entrenamiento.
Ver definición completa →Cross-validation
Método de evaluación que repite el entrenamiento y la validación usando distintas particiones de los datos.
Ver definición completa →Feature vector
Representación ordenada de los valores de las características que describen un ejemplo para un modelo.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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