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Next Educación Universidad Isabel I
Módulo 3 · UD1 · Sesión 1 de 12

Marco del aprendizaje supervisado

Modelos de Aprendizaje Automático · 6 ECTS
Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
Sami Halawa Ribas
UD1. Flujo de ML y modelos supervisados
Curso 2026-2027
Next Educación · Universidad Isabel I
UD1 · Flujo de ML y modelos supervisados

Objetivos y recorrido

Marco del aprendizaje supervisado

Al terminar la sesión

  • Formular un problema como tarea de aprendizaje supervisado.
  • Comprender el compromiso sesgo-varianza.
  • Establecer una línea base defendible.

Recorrido

  1. Formulación
  2. Sesgo y varianza
  3. Línea base
  4. Práctica: Línea base y curva de aprendizaje
Next Educación
Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
M3 · UD1 · Sesión 1
Modelos de Aprendizaje Automático
Idea central

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.
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