Curso ML 2026 #3 | Modelado y Evaluación Matemática

Описание: En esta sesión se explicará el flujo completo de un proyecto de machine learning aplicado a un problema real, poniendo especial énfasis en los fundamentos matemáticos que permiten evaluar y justificar un modelo, más allá de la implementación en código. A partir de un conjunto de datos reales sobre precios de vivienda, se analizará cómo se formula correctamente un problema de regresión supervisada, qué tipo de salida se desea predecir y cómo esta decisión impacta el diseño del sistema y la selección de métricas.

El foco principal estará en la función de predicción y en las funciones de error, abordando de manera conceptual y matemática el significado de la hipótesis del modelo, la diferencia entre valores reales y valores predichos, y cómo estos se representan mediante vectores y matrices. Se explicará el uso de métricas como el Root Mean Squared Error (RMSE) y el Mean Absolute Error (MAE), detallando su formulación matemática, su interpretación geométrica como normas y las implicaciones prácticas de elegir una u otra, especialmente en presencia de valores atípicos. Asimismo, se discutirán los supuestos que se hacen al modelar un problema de regresión y cómo una mala formulación del problema puede invalidar el enfoque matemático elegido.

Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron

Working with Real Data
Look at the Big Picture
Frame the Problem
Select a Performance Measure
Check the Assumptions
Get the Data
Running the Code Examples Using Google Colab
Saving Your Code Changes and Your Data
The Power and Danger of Interactivity


Episodio Spotify de apoyo: https://open.spotify.com/episode/5qbZ...

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