Скачать или смотреть 🧠 ¿𝗤𝘂𝗲́ 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼 𝗱𝗲 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗱𝗲𝗯𝗲𝗿𝗶́𝗮𝘀 𝘂𝘀𝗮𝗿?

Una imagen 𝘷𝘢𝘭𝘦 𝘮𝘢́𝘴 𝘲𝘶𝘦 𝘮𝘪𝘭 𝘭𝘪́𝘯𝘦𝘢𝘴 𝘥𝘦 𝘤𝘰́𝘥𝘪𝘨𝘰.
👉 En esta animación te muestro dos cosas clave para entender cómo trabajan los modelos de ML y cómo tomar decisiones más informadas en tus proyectos de datos:

📍 𝗚𝗿𝗮́𝗳𝗶𝗰𝗼 𝟭 (𝗶𝘇𝗾𝘂𝗶𝗲𝗿𝗱𝗮): 𝗙𝗿𝗼𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼́𝗻
Cada modelo (Regresión Logística, KNN, Árbol de Decisión) 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲𝘁𝗮 𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘁𝗲. Este gráfico muestra cómo clasifican un mismo conjunto de datos 2D y qué tan bien logran separar las clases.

🔎 ¿𝗤𝘂𝗲́ 𝘁𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗶𝘁𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿 𝗲𝘀𝘁𝗲 𝗴𝗿𝗮́𝗳𝗶𝗰𝗼?
• Cómo “ve” cada algoritmo el espacio de datos.
• Qué tan flexible o rígido es al dividir clases.
• Si es más simple (lineal) o más complejo (no lineal).

💼 𝗖𝗮𝘀𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝘂𝘀𝗼:
• Clasificación de clientes según comportamiento (churn, riesgo, perfil).
• Identificación de anomalías en manufactura.
• Diagnóstico médico por patrones en datos clínicos.

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📈 𝗚𝗿𝗮́𝗳𝗶𝗰𝗼 𝟮 (𝗱𝗲𝗿𝗲𝗰𝗵𝗮): 𝗣𝗿𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼́𝗻 𝗽𝗼𝗿 𝗶𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻
Muestra cómo evoluciona la 𝗽𝗿𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼́𝗻 de cada modelo a medida que se entrena. ¿Quién aprende más rápido? ¿Quién converge mejor?

🔎 ¿𝗤𝘂𝗲́ 𝘁𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗶𝘁𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿 𝗲𝘀𝘁𝗲 𝗴𝗿𝗮́𝗳𝗶𝗰𝗼?
• Velocidad de aprendizaje.
• Qué tan estables son los modelos.
• Detección temprana de sobreajuste o bajo rendimiento.

💼 𝗖𝗮𝘀𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝘂𝘀𝗼:
• Monitorización de modelos en producción.
• Comparación de algoritmos en fase de pruebas.
• Optimización de procesos de entrenamiento en proyectos reales.

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🎯 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝘅𝗶𝗼́𝗻 𝗳𝗶𝗻𝗮𝗹
• No existe “el mejor modelo” de ML.
• Existe el 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼 𝗺𝗮́𝘀 𝗮𝗱𝗲𝗰𝘂𝗮𝗱𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝘁𝘂𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀, 𝘁𝘂 𝗼𝗯𝗷𝗲𝘁𝗶𝘃𝗼 𝘆 𝘁𝘂𝘀 𝗿𝗲𝘀𝘁𝗿𝗶𝗰𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀.

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