Si ya estás familiarizado con los elementos básicos de machine learning, el siguiente paso es aprender a eligir y evaluar los distintos algoritmos que tenemos disponibles. Algunas de las preguntas más comunes al momento de usar algoritmos de aprendizaje computacional (machine learning) son:
- ¿Cómo elegir el mejor algoritmo y los mejores atributos (features) a utilizar?
- ¿Cómo evaluar el desempeño de dicho algoritmo?
- ¿Cómo entrenar al predictor que usaremos “en producción”?, es decir, con el cuál haremos predicciones reales.
Cada una de estas preguntas requiere un procedmiento diferente. Además, los detalles de cada procedimiento dependen, en gran medida, de la cantidad de datos etiquetados que tengamos a nuestro alcance.
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