UD1 · Sesión 1 de 12
Marco del aprendizaje supervisado
Modelos de Aprendizaje Automático · Flujo de ML y modelos supervisados · 15 h teóricas / 25 h prácticas
Por qué importa
Un modelo solo merece presupuesto si supera de forma medible a la regla más barata que la organización ya podría aplicar.
En la mayoría de comités de inversión el modelo no compite contra el azar, sino contra una regla de negocio que ya funciona y que cuesta cero. Sin esa referencia cuantificada no existe forma de decidir si el proyecto aporta algo. La línea base también revela si el problema está bien formulado: si la regla trivial ya acierta el 97 %, la métrica elegida es la equivocada.
Al terminar esta sesión sabrás
- Formular un problema como tarea de aprendizaje supervisado.
- Comprender el compromiso sesgo-varianza.
- Establecer una línea base defendible.