La Trampa Oculta que Sabotea tu Modelo de Machine Learning: FUGA DE DATOS
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Sobre esta lección
Uno de los problemas más frecuentes cuando estamos creando/entrenando modelos de aprendizaje de máquina es que sobreestimamos su poder de predicción o clasificación. Esto se da por múltiples razones, una de ellas es la Fuga de Datos. La fuga de datos ocurre cuando información del conjunto de prueba se filtra en el proceso de entrenamiento. Este video explica una de las formas más comunes de fuga de datos que se da en el pre-procesamiento de los datos. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2025, 13 de Octubre). La Trampa Oculta que Sabotea tu Modelo de Machine Learning: Fuga de Datos [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Qué es una fuga de datos 1:11 Fuga de datos por escalamiento 1:42 Por qué se necesita escalar 4:04 Conjuntos de datos para entrenar y evaluar 4:57 Por qué se genera una fuga de datos 7:48 Cómo evitar la fuga de datos ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #DataScience #MachineLearning #IA #AI #CienciaDeDatos #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina #DeepLearning #AprendizajeProfundo
Sobre este curso
Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) permite que las computadoras aprendan tareas usando Redes Neuronales en términos de una jerarquía de conceptos con múltiples niveles de representación a partir de datos crudos. Las redes neuronales artificiales (o artificial neural networks por su término en inglés) son una familia de técnicas de aprendizaje de máquina (machine learning) y deep learning. Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de aprendizaje profundo: - Qué es Deep Learning - Perceptrón: una neurona artificial - Gradiente descendente - Backpropagation: Cómo aprenden matemáticamente las redes neuronales - Técnicas de Aumentación de datos - El problema del Desvanecimiento del Gradiente en redes profundas - Funciones de Activación - Redes generativas adversarias (generative adversarial networks) - ...
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning