Aprendizaje Automático y Modelos de Predicción

Modelos de predicción aplicados al negocio

En primer lugar, el curso aborda la traducción de un problema de negocio a un problema predictivo, con la preparación de datos en pandas y la separación correcta entre entrenamiento, validación y prueba. Asimismo, los modelos de predicción de regresión y clasificación se evalúan con métricas como RMSE, F1 o ROC-AUC. Además, la validación cruzada y los pipelines garantizan resultados reproducibles. En consecuencia, los participantes desarrollan criterio técnico para comparar modelos y seleccionar el más adecuado.

Interpretación y uso operativo

Por otra parte, se trabaja la importancia de variables, la explicabilidad y la comunicación de incertidumbre. De igual modo, se estudia la monitorización de calidad, la deriva de datos y los criterios para pasar de una prueba de concepto a un piloto controlado. En definitiva, esta formación en aprendizaje automático capacita para llevar modelos de predicción desde el prototipo hasta un uso operativo responsable.