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Cómo se construye un modelo de Machine Learning (Episodio 2 - Podcast)

Aprende cómo transformar un desafío de negocio en un modelo predictivo funcional. En este episodio exploramos el proceso completo que conecta la estrategia empresarial con el diseño y entrenamiento de algoritmos de Machine Learning. 🧩 Qué aprenderás: 💼 Cómo aplicar el proceso CRISP–DM: de la comprensión del negocio a la evaluación del modelo. 🧩 Etapas del modelado: definición del problema, preparación de datos, construcción y ajuste. ⚙️ Los componentes esenciales de un modelo: features, algoritmos, hiperparámetros y función de pérdida. 🔍 Cómo seleccionar las características más relevantes usando conocimiento experto, visualización y correlaciones. 🤖 Tipos de algoritmos: paramétricos vs no paramétricos, y cómo elegir el adecuado según precisión, interpretabilidad y eficiencia. 🧠 El dilema del sesgo–varianza y cómo mantener el equilibrio entre precisión y generalización. 🚫 Qué es el data leakage y cómo evitar errores críticos en proyectos reales. 🎬 El caso Netflix Prize: una lección sobre equilibrio entre rendimiento y costo computacional. 🎙️ Sobre la serie Este podcast adapta las transcripciones originales del curso Fundamentos de Machine Learning. Narración generada por IA y producción educativa de Queesia. 📣 Únete y aprende más 🔔 Suscríbete y activa las notificaciones para seguir la serie completa. 💬 Cuéntanos en los comentarios: ¿qué desafío de tu negocio podría resolverse con Machine Learning? 🌐 Más recursos en queesia.com #MachineLearning #InteligenciaArtificial #queesia