¿Te has preguntado cómo empresas como Google y Microsoft entrenan modelos tan precisos? Estos modelos pueden predecir nuestros gustos o detectar fraudes.
En este artículo de LovTechnology, veremos cómo construir tu primer modelo de Machine Learning. Hablaremos de la recopilación y preparación de datos, cómo seleccionar y entrenar el modelo y cómo predecir resultados. Este enfoque práctico te enseñará a crear tu primer modelo de Machine Learning. Lo haremos desde identificar problemas, recolectar datos hasta analizarlos, elegir el modelo, entrenarlo, evaluarlo y afinarlo.
También vamos a hablar sobre cómo poner tu modelo en uso real, evitar errores habituales y dónde aprender más. ¡Embárcate en el aprendizaje de Machine Learning y ve cómo puede cambiar tus proyectos y carrera!
Introducción al Machine Learning
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es fundamental en inteligencia artificial. Permite a sistemas mejorar por sí mismos sin ser programados. En esta Introducción a Machine Learning, veremos sus principios y cómo se aplica en la práctica.
Qué es el Machine Learning y cómo funciona
El Machine Learning tiene cuatro categorías principales:
- Aprendizaje supervisado: para tareas de clasificación y regresión.
- Aprendizaje no supervisado: se usa datos sin etiquetar.
- Aprendizaje semi-supervisado: mezcla datos etiquetados y no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: usado en robótica y juegos.
En un Tutorial de Machine Learning, aprenderemos que los proyectos usan metodologías como CRISP-DM. Esto divide los proyectos en partes claras y eficientes. Por ejemplo, un proyecto puede involucrar fases como seleccionar algoritmos, cargar datos y entrenar modelos. Después, evaluamos usando métricas como Recall y Precision para encontrar el mejor modelo.
Diferencias entre AI, Machine Learning y Deep Learning
Es vital conocer las diferencias entre AI vs Machine Learning y Deep Learning:
| Concepto | Inteligencia Artificial (AI) | Machine Learning | Deep Learning |
|---|---|---|---|
| Definición | Campos que imitan inteligencia humana | AI que aprende de datos | Parte de ML con redes complejas |
| Métodos | Reglas y heurísticas | Varios algoritmos | Aprendizaje en múltiples niveles |
| Aplicaciones | Automatización, sistemas expertos | Clasificaciones, pronósticos | Reconocimiento visual, lenguaje |
Esperamos que esta guía sobre el Machine Learning haya sido útil. Seguiremos explorando técnicas y usos más avanzados.
Por Qué Aprender Machine Learning
El Machine Learning es clave en la innovación tecnológica y la eficiencia empresarial. Nos permite analizar grandes cantidades de datos. Así, mejora nuestras decisiones estratégicas.
Importancia en la industria actual
Machine Learning en la industria es esencial hoy en día. Empresas como Google y Amazon mejoran servicios web gracias a él. Además, la industria automotriz usa Machine Learning en coches autónomos, haciendo el transporte más seguro y eficiente.
Aplicaciones Prácticas del Machine Learning
Hay muchas aplicaciones del Machine Learning. Por ejemplo, se usa para entender opiniones en redes sociales. Python es muy usado en Machine Learning, con bibliotecas como TensorFlow y Keras. Ellas ayudan a crear modelos avanzados para reconocer imágenes y procesar lenguaje.
La tabla siguiente muestra aplicaciones importantes del Machine Learning en varios sectores:
| Sector | Aplicación | Beneficios |
|---|---|---|
| Salud | Diagnóstico Médico | Detección temprana de enfermedades y tratamientos personalizados. |
| Finanzas | Comercio Algorítmico | Mejora en inversiones y operaciones más eficientes. |
| Marketing | Análisis de Sentimientos | Mejor identificación de tendencias del consumidor y estrategias de marketing más efectivas. |
| Automotriz | Vehículos Autónomos | Más seguridad y menos accidentes. |
Para concluir, el Machine Learning es vital. Con él, no solo optimizamos procesos sino que también abrimos nuevas posibilidades tecnológicas. Transformamos cómo interactuamos con lo digital.
Conceptos Básicos de Machine Learning
Para empezar en Machine Learning, hay que entender conceptos básicos. Estos conceptos son los cimientos de futuros proyectos. Exploraremos los tipos de aprendizaje, y cómo las características y las etiquetas afectan los modelos.
Tipos de Aprendizaje: Supervisado vs No Supervisado
Existen dos tipos principales: el Aprendizaje Supervisado y el Aprendizaje No Supervisado. El Aprendizaje Supervisado usa datos con etiquetas. Así, cada ejemplo de entrenamiento muestra el resultado esperado. Esto ayuda a nuestro modelo a aprender y hacer buenas predicciones sobre datos nuevos.
Por otro lado, el Aprendizaje No Supervisado usa datos sin etiquetas. Busca patrones escondidos o estructuras en los datos. Es bueno para agrupar datos o reducir su complejidad. Así podemos sacar conclusiones importantes, incluso sin etiquetas claras.
Características y Etiquetas
Es vital entender los features (características) y labels (etiquetas) en Machine Learning. Las features son datos de entrada que forman nuestro modelo. Pueden variar mucho, desde números hasta textos complejos. Las labels son los resultados que nuestro modelo intenta predecir. Las features definen el contexto y las labels, el objetivo.
El éxito en Machine Learning viene de usar bien estas features y labels. Elegir las features correctas y definir bien las labels es esencial. Así aseguramos la precisión y efectividad de nuestros modelos.
| Tipo de Aprendizaje | Descripción | Ejemplos |
|---|---|---|
| Aprendizaje Supervisado | Utiliza datos etiquetados para predecir resultados conocidos. | Clasificación, regresión. |
| Aprendizaje No Supervisado | Busca patrones en datos no etiquetados. | Agrupación, reducción de dimensiones. |
Recopilación de Datos para tu Modelo
La recopilación de datos es crucial al iniciar un modelo de Machine Learning. El mercado de la IA podría valer 267 mil millones de dólares para 2027. Ya el 37% de las empresas usan IA, por lo que es vital tener buenos datos.
Fuentes de Datos
Hay muchas fuentes de datos útiles para Machine Learning. Algunas incluyen las bases de datos gubernamentales y plataformas de investigación. También, fuentes comerciales y sistemas como Shopify ayudan a las empresas a exportar datos.
Web Scraping y APIs
El web scraping y las APIs son clave para obtener datos. Permiten extraer datos de sitios web y obtener información en tiempo real respectivamente. Estas herramientas son esenciales para datos actuales y relevantes.
Importancia de la calidad de los datos
La calidad de los datos es vital para el éxito en Machine Learning. Datos precisos permiten que los algoritmos aprendan mejor. Herramientas como OpenRefine o Pandas son útiles para limpiar datos.
| Fuentes de Datos | Ejemplos |
|---|---|
| Base de Datos Públicas | INE, Eurostat |
| Plataformas Comerciales | Shopify, Holded |
| Investigación Académica | Google Scholar, IEEE Xplore |
| APIs | Twitter API, Google Analytics API |
| Herramientas de Limpieza de Datos | OpenRefine, Pandas |
Gestionar bien la recopilación de datos es clave para modelos de Machine Learning efectivos. Con buenas fuentes de datos, técnicas adecuadas y alta calidad en los datos, podemos mejorar nuestros proyectos.
Preparación de Datos
La *preparación de datos* es clave en un proyecto de *Machine Learning*. Se compone de etapas importantes como el *Análisis Exploratorio de Datos* (EDA), la Limpieza de Datos y la Normalización de Datos. Cada sub-etapa aporta al éxito del modelo. Veamos estos pasos con más detalle.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Entender nuestros datos es crucial, y eso se hace en el *Análisis Exploratorio de Datos* (EDA). Usamos gráficos y estadísticas para ver patrones y problemas. Herramientas como pandas y seaborn hacen esto fácil.
Limpieza de Datos
En la *Limpieza de Datos*, corregimos o quitamos datos erróneos o duplicados. La calidad de los datos impacta en cómo funcionará el modelo. Herramientas como Datalore nos asisten en esta tarea.
La limpieza garantiza datos listos para análisis y modelado.
Normalización y Escalado
La *Normalización de Datos* y el escalado preparan los datos para los algoritmos. Ajustan la escala para que los modelos, como la regresión logística, trabajen mejor. Esto hace el entrenamiento del modelo más eficaz.
| Proceso | Descripción | Herramientas |
|---|---|---|
| Análisis Exploratorio de Datos | Reconocimiento de patrones y problemas en los datos. | pandas, seaborn |
| Limpieza de Datos | Corrección o eliminación de datos incorrectos o irrelevantes. | Datalore |
| Normalización y Escalado | Ajuste de la escala de los datos para entrenamiento eficiente. | scikit-learn |
En conclusión, la *Preparación de Datos Machine Learning* abarca desde el EDA hasta la Normalización. Dedicar tiempo a estas etapas mejora la precisión y eficiencia de los modelos.
Selección del Modelo de Machine Learning
La selección de modelos en machine learning es clave para solucionar problemas y mejorar las soluciones. Hay muchos enfoques y modelos basados en el proyecto. Es vital elegir el correcto.
Modelos de Clasificación
Los modelos de clasificación predicen a qué grupo pertenece un objeto. La Regresión Logística, Árboles de Decisión y Support Vector Machines (SVM) son ejemplos. Son útiles en la detección de fraudes y clasificación de emails.
Regresión y Predicción
La regresión en machine learning predice valores continuos. La Regresión Lineal y Regresión Polinómica se usan en previsión de ventas y estimación de precios. Es importante evaluar la relación entre las variables.
Redes Neuronales y Deep Learning
Las redes neuronales y deep learning han transformado el machine learning. Son capaces de procesar mucha información con gran precisión. Se usan en reconocimiento de voz y visión por computadora. TensorFlow y PyTorch son herramientas clave.
A continuación, presentamos una tabla comparativa de algunos modelos de machine learning:
| Tipo de Modelo | Aplicaciones | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|---|
| Modelos de Clasificación | Detección de fraudes, clasificación de correos electrónicos, predicciones médicas | Alta precisión, fácil interpretación | Requiere datos etiquetados, puede ser complicado ajustar hiperparámetros |
| Regresión | Previsión de ventas, estimación de precios, análisis de tendencias | Bueno para relaciones lineales, relativamente sencillo | Menos efectivo en datos complejos, sensibilidad a outliers |
| Redes Neuronales | Reconocimiento de voz, visión por computadora, traducción automática | Manejo de grandes volúmenes de datos, alta precisión | Requiere mucho poder computacional, difícil de interpretar |
Entrenamiento del Modelo
El entrenar modelos de Machine Learning es clave en proyectos de aprendizaje automático. Se divide el conjunto de datos para entrenamiento y validación. También se eligen y aplican los Algoritmos de Machine Learning adecuados.
División de datos en entrenamiento y validación
Dividir los datos significa separarlos en dos secciones. Una para entrenar el modelo y otra para probar su rendimiento. Esto evita el sobreajuste y garantiza que el modelo funcione bien con nuevos datos.
Se usa la validación cruzada, dividiendo los datos en varios pliegues, de 3 a 10. Normalmente, el 70% de los datos se usa para entrenamiento y el 30% para validación.
A continuación, se muestra una tabla con configuraciones usuales en el entrenamiento de modelos:
| Parámetro | Configuración por defecto |
|---|---|
| Número de rondas | 100 |
| Profundidad máxima | 3 |
| Tasa de aprendizaje (eta) | 0.2 |
| Relación de submuestreo | 0.9 |
| Submuestreo de columnas por árbol | 0.8 |
| Número de pliegues para validación cruzada (nfold) | 3 |
| Rondas de parada temprana | 3 |
| Semilla de aleatorización | 42 |
Algoritmos de Entrenamiento
Escoger los Algoritmos de Machine Learning adecuados es vital. Depende del problema a resolver. La elección influye en la precisión y rendimiento del modelo. Usualmente se emplean técnicas como regresión logística y árboles de decisión.
En herramientas como Azure Machine Learning, el SDK de Python facilita la elección de métodos. Esto permite integrar modelos en procesos más grandes más fácilmente.
El Machine Learning Automatizado en Azure selecciona los mejores hiperparámetros y algoritmos. Además, la interfaz Designer permite a usuarios sin conocimientos técnicos construir y entrenar modelos fácilmente.
Cómo Crear tu Primer Modelo de Machine Learning: Guía para Principiantes
Empezar a crear un modelo de Machine Learning puede intimidar al principio. Pero, con las herramientas adecuadas y una buena guía, es posible para cualquier principiante. Te enseñaremos a incursionar en el apasionante mundo del Machine Learning. Todo de forma lógica y sistemática para integrarlo en tus proyectos.
Pasos para implementar tu primer modelo
Primero, debemos definir claramente el problema a resolver. Esto incluye los objetivos, qué esperamos conseguir y qué datos usaremos. Es vital elegir un indicador de éxito que coincida con las metas del negocio, ya sea en problemas de regresión o clasificación.
Después, es la etapa de recoger datos de buena calidad. Esto puede venir de diferentes fuentes como bases de datos, APIs o scraping web. La calidad y cantidad de estos datos son clave para el éxito de nuestro modelo.
Con los datos listos, procedemos a prepararlos. Esto implica limpiar los datos, normalizarlos y escalar las características. Es necesario tratar bien los valores faltantes y los datos categóricos.
Luego, elegimos el modelo de Machine Learning que mejor se adapte a nuestro problema. Por ejemplo, podríamos comparar diversos algoritmos y evaluar su rendimiento. Usamos métodos como «Set de Validación hold out» o la «Validación K-Fold» para esto.
Aquí una tabla comparativa de la evaluación de algoritmos:
| Algoritmo | Precisión Media | Desviación Estándar |
|---|---|---|
| Logistic Regression (LR) | 0.960897 | 0.052113 |
| Linear Discriminant Analysis (LDA) | 0.973974 | 0.040110 |
| K-Nearest Neighbors (KNN) | 0.957191 | 0.043263 |
| Decision Tree (CART) | 0.957191 | 0.043263 |
| Naive Bayes (NB) | 0.948858 | 0.056322 |
| Support Vector Machine (SVM) | 0.983974 | 0.032083 |
Herramientas y Bibliotecas Recomendadas
Para facilitarte el camino, hay muchas herramientas y bibliotecas útiles. Las más recomendadas para principiantes incluyen Python y TensorFlow. También son importantes SciPy, NumPy, Matplotlib, Pandas y Scikit-learn. Estas herramientas son cruciales para quien quiera explorar esta área. Ofrecen mucho para el análisis y modelado de datos.
Por ejemplo, en Python, se podrían usar versiones específicas como Python 3.6.11 junto con:
- SciPy 1.5.2
- NumPy 1.19.1
- Matplotlib 3.3.0
- Pandas 1.1.0
- Scikit-learn 0.23.2
Para más información, consulta esta guía de machine learning en Python. Esta ofrece ejemplos y enlaces útiles para que empieces a construir modelos con seguridad.
Evaluación del Modelo
Crear un modelo de Machine Learning es solo el principio. El paso crucial es evaluarlo. Es vital comprobar que nuestro modelo predice bien los datos conocidos y futuros. Esta evaluación asegura su eficacia a largo plazo.
Métricas de Evaluación
Las métricas más comunes incluyen precisión, recuperación y la medida F1. Nos ayudan a entender cómo funciona el modelo. Es clave no evaluar el modelo solo con datos de entrenamiento para evitar el overfitting. Este error hace que el modelo memorice patrones en vez de aprender de forma general.
Para evitar el overfitting, usar un conjunto de datos separado para la validación es buena idea. Aunque Amazon Machine Learning no acepta nuevos usuarios, mostró la importancia de dividir los datos en 70% para entrenamiento y 30% para evaluación. Usar un tercer conjunto para validación ayuda a elegir los mejores parámetros del modelo.
Curvas ROC y AUC
Las Curvas ROC y el AUC son avanzadas para analizar modelos. Nos dejan ver cómo se comporta el modelo comparando verdaderos y falsos positivos. El AUC, cercano a 1, indica un modelo excelente.
«Evaluar nuestro modelo no solo con métricas tradicionales sino también con Curvas ROC y AUC en Machine Learning nos proporciona una visión amplia y detallada del potencial y limitaciones de nuestro sistema.»
Para entender más sobre evaluación en ciberseguridad, mira este artículo sobre mejores prácticas.
| Métrica | Descripción | Aplicabilidad |
|---|---|---|
| Precisión | Proporción de verdaderos positivos entre los resultados predichos positivos | Categorías balanceadas |
| Recuperación | Proporción de verdaderos positivos entre los resultados reales positivos | Categorías desbalanceadas |
| Curva ROC | Visualización de la relación entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos | Cualquier modelo de clasificación |
| AUC | Área bajo la curva ROC, mide la exactitud general del modelo | Cualquier modelo de clasificación |
Ajuste de Parámetros (Parameter Tuning)
El ajuste de parámetros es vital para modelos de Machine Learning. Buscamos optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento. Así, el modelo trabajará mejor con datos nuevos. Un ajuste adecuado hace que un modelo sea eficiente.
Ajuste de Hiperparámetros
La tarea de ajuste de hiperparámetros consiste en elegir los mejores valores. Esto incluye decidir la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el número de épocas. Estos parámetros son fundamentales y afectan cómo el modelo aprende.
Por ejemplo, en modelos de visión computarizada, aplicamos subset training y multiscale training. Esto ayuda a usar mejor el GPU y a que el modelo generalice bien. También es útil utilizar pesos preentrenados y ajustar la tasa de aprendizaje con learning rate schedulers.
Overfitting vs Underfitting
Es crucial evitar el Overfitting en Machine Learning y el Underfitting. El overfitting significa que el modelo solo entiende los datos de entrenamiento. No funciona bien con datos nuevos. El underfitting ocurre cuando el modelo es demasiado simple.
Para abordar estos problemas, usamos técnicas como la validación cruzada. También es importante analizar las curvas de aprendizaje. Estos métodos mejoran el rendimiento y evitan problemas de ajuste.
En conclusión, ajustar parámetros es clave en Machine Learning. Siguiendo buenas prácticas y evitando problemas, logramos modelos precisos y robustos.
Predicción e Inferencia
Vamos a descubrir cómo se hacen las predicciones con Machine Learning. También cómo se realiza la inferencia de datos con modelos ya entrenados. Es un momento clave porque vemos si el modelo realmente funciona con datos nuevos. Esto nos ayuda a entender mejor estos datos aplicando lo que hemos aprendido.
Aplicación del modelo en datos reales
Para aplicar un modelo de Machine Learning a datos reales, se necesita preparación. Queremos que el modelo funcione bien en situaciones nuevas. Por esto, es importante usar técnicas como la validación cruzada. También debemos tener bien preparados nuestros datos de prueba.
Google ofrece un curso sobre Machine Learning. En él se explica cómo seleccionar bien los datos que usarás. Se trata temas como la limpieza de datos y cómo mejorar los modelos con ingeniería de atributos.
Generación de predicciones
Con el modelo ya listo, pasamos a hacer predicciones en datos nuevos. Esto es clave para identificar correos electrónicos no deseados o diagnosticar enfermedades. Sirve para un montón de cosas importantes.
El curso de Google que mencionamos enseña sobre algoritmos de clasificación y regresión. Se revisan conceptos importantes para entender si nuestro modelo es realmente bueno.
| Conceptos Clave | Descripción |
|---|---|
| Generalización | Capacidad del modelo para realizar bien en datos nuevos y no vistos. |
| Validación Cruzada | Técnica para evaluar cómo los resultados de un modelo se generalizarán en un conjunto de datos independiente. |
| Ingeniería de Atributos | Proceso de usar conocimiento del dominio para crear características que puedan ser utilizadas por el modelo de Machine Learning. |
| Curva ROC | Gráfica que ilustra el rendimiento diagnóstico de un sistema de clasificación binaria. |
Automatización del Machine Learning con AutoML
La automatización de Machine Learning facilita mucho el desarrollo de modelos. Las herramientas AutoML permiten a los usuarios sin experiencia previa crear modelos rápidamente. Un ejemplo es Azure Machine Learning, que automatiza la creación de áreas de trabajo y la ejecución de experimentos.
En Azure Machine Learning, empezamos creando un área con un nombre único. Seleccionamos una suscripción y un grupo de recursos. También definimos la región de Azure. Luego, configuramos un experimento nuevo, llamado my-1st-automl-experiment, y subimos nuestros datos.
Escogemos la métrica principal y ajustamos los detalles del experimento. Esto abarca seleccionar la columna de destino y los algoritmos. Al final, implementamos el modelo sugerido, basándonos en los resultados.
Google Cloud ofrece herramientas como Vertex AI para automatizar tareas con datos. Sirve desde imágenes hasta textos y videos. Por ejemplo, se usa para reconocer acciones en videos deportivos. Vertex AI también facilita la automatización de tareas repetitivas, ahorrando tiempo y recursos.
Las políticas de IA responsable de Google destacan la importancia de la equidad y la humanidad. Es clave en AutoML. Pero, desde el 15 de septiembre de 2024, algunos modelos de AutoML en Vertex AI no estarán disponibles. Se podrán usar hasta el 15 de junio de 2025.
Las herramientas no-code acercan aún más el Machine Learning a todos. Teachable Machine de Google y Lobe de Microsoft permiten entrenar modelos sin saber programar. Akkio, BigML, y Dataiku ofrecen análisis predictivo sin código. Proveedores como Google Cloud, Microsoft Azure y AWS también tienen servicios para entrenar modelos fácilmente.
En conclusión, la automatización de Machine Learning con AutoML hace más sencillo probar algoritmos y ajustar hiperparámetros. Esto mejora la implementación y maximiza eficiencia y eficacia, impulsando el desarrollo empresarial.
Despliegue del Modelo
El despliegue de modelos machine learning es clave para llevar nuestras soluciones de la fase de desarrollo a producción. Este paso requiere una integración de modelos ML efectiva para su funcionamiento en el mundo real. Vamos a ver cómo hacer esta transición, centrándonos en la creación de APIs y su uso en producción.
Creación de APIs
La creación de APIs facilita el uso de modelos de machine learning al convertirlos en servicios web. Usando frameworks como Flask o FastAPI en Python, logramos que el modelo maneje solicitudes, analice datos y entregue resultados. Esto hace que nuestro modelo sea más accesible y útil.
- La API debe manejar correctamente las peticiones HTTP.
- Debe validar y sanitizar los datos de entrada.
- Debe proporcionar respuestas claras y coherentes.
Integración en entornos de producción
Tras desarrollar la API, hay que integrarla en entornos de producción. Esto significa ubicar la API en un servidor o en la nube, como AWS, Azure o Google Cloud. Estos servicios mejoran el escalado y manejo de nuestro modelo.
- Configuración inicial del servidor o plataforma en la nube.
- Implementación y monitoreo continuo del modelo con herramientas como Watson OpenScale, asegurando su calidad y justicia.
- Evaluación y mejora constante del rendimiento del modelo.
Con estos pasos, garantizamos que el despliegue de modelos machine learning sea efectivo. Así, logramos que nuestras aplicaciones funcionen correctamente y ofrezcan resultados precisos en el mundo real.
Casos de Uso y Ejemplos
Exploraremos el impacto del Machine Learning en distintas industrias. Afecta desde finanzas hasta salud y marketing. Esta tecnología resuelve problemas y aumenta la eficiencia. Veamos cómo se benefician varios sectores.
Industria Financiera
Las entidades financieras lideran en usar inteligencia artificial y Machine Learning. Un ejemplo en finanzas es la negociación de alta frecuencia. Aquí, algoritmos toman decisiones rápidas en bolsas de valores. Se detectan anomalías en «Conozca a su cliente» (KYC) para hallar fraudes. También, mejora la evaluación de crédito con análisis de historiales y finanzas.
Salud y Medicina
El sector salud ha avanzado mucho gracias al ML. Los profesionales usan ML para detectar anomalías en imágenes médicas con alta precisión. Los chatbots con lenguaje natural mejoran la atención en salud. Adicionalmente, IA y ML ayudan a predecir demanda energética en servicios públicos, optimizando recursos.
Marketing y Publicidad
El ML transforma el marketing. Las empresas hacen segmentaciones avanzadas y personalizan campañas para mejorar resultados. Los modelos de ML analizan datos de clientes para identificar tendencias y predecir compras. Esto conduce a estrategias más acertadas y rentables.
Errores Comunes y Cómo Evitarlos
En el campo del Machine Learning, los principiantes enfrentan errores que dificultan su progreso. Un error común es no preparar bien los datos. Es clave tener datos de alta calidad y bien etiquetados para resultados precisos. Empresas como Google y Spotify invierten mucho en limpiar y preparar sus datos.
Escoger el modelo incorrecto es otro error frecuente. El Machine Learning se divide en tres tipos: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Seleccionar el adecuado es muy importante. Por ejemplo, usamos aprendizaje supervisado con datos etiquetados y el no supervisado para descubrir patrones ocultos. Es fundamental evaluar bien los algoritmos antes de elegir uno.
Finalmente, un error sutil en Machine Learning es el ajuste inadecuado de hiperparámetros. Esto puede ocasionar *overfitting* o *underfitting*. Utilizar técnicas como la validación cruzada es esencial para optimizar los modelos. Además, seguir buenas prácticas como documentar y revisar el código mejora mucho los proyectos.