Overfitting vs Underfitting – El dilema eterno del machine learning
Dos enemigos clásicos de cualquier modelo: overfitting y underfitting. Uno aprende demasiado y falla en lo nuevo; el otro aprende tan poco que no sirve ni en lo viejo.En este episodio explicamos qué son, cómo detectarlos y qué estrategias usar para mantener el equilibrio. Desde analogías simples hasta ejemplos reales en retail y finanzas, te mostramos cómo lograr que tu modelo generalice de verdad.Si quieres que tu modelo no solo luzca bien en papel, sino que funcione en el mundo real, este episodio es para ti.
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NLP – Cómo enseñar a las máquinas a entender texto
Todos los días producimos toneladas de texto: correos, redes sociales, mensajes. El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es el área que permite a las máquinas analizar y comprender ese lenguaje.En este episodio explicamos desde las técnicas clásicas como Bag of Words y TF-IDF, hasta los primeros modelos de análisis de sentimientos y clasificación de texto, abriendo la puerta a los avances modernos como embeddings y Transformers.Si quieres descubrir cómo los datos en texto se transforman en conocimiento, este episodio es para ti.
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Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos – La dupla que está cambiando el mundo
Volviendo a los inicios, aquí está la esencia de todo: la inteligencia artificial y la ciencia de datos. No son lo mismo, pero se complementan de tal forma que hoy están transformando la manera en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos.En este episodio exploramos cómo se conectan, qué aplicaciones reales tienen en retail, salud, finanzas, transporte y creatividad, y también los desafíos éticos que enfrentamos con su uso.Si quieres entender de qué se trata realmente todo esto y por qué esta dupla es el motor de la cuarta revolución industrial, este episodio es para ti.
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Regularización – Cómo evitar que tu modelo se enamore demasiado de los datos
Un modelo demasiado flexible termina “aprendiéndose de memoria” los datos y falla al generalizar. Eso es el temido overfitting.En este episodio te contamos cómo la regularización (Ridge, Lasso y ElasticNet) ayuda a controlar ese problema, seleccionando variables y simplificando modelos para que sean más robustos.Si quieres que tus predicciones funcionen también en el mundo real, este episodio es para ti.
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Gradiente Decreciente – El motor detrás del aprendizaje automático
¿Sabías que detrás de cada modelo de machine learning hay un pequeño algoritmo empujando para que aprenda? Ese algoritmo se llama Gradiente Decreciente.En este episodio te explicamos con ejemplos claros cómo funciona, por qué es clave para entrenar desde una simple regresión hasta una red neuronal, y qué errores evitar para que tu modelo realmente aprenda.Si quieres entender cómo aprenden las máquinas de verdad, este episodio es para ti.
Data Science para Todos es un podcast donde la Ciencia de Datos se explica de manera simple, cercana y práctica. Con el apoyo de la inteligencia artificial, desglosamos conceptos complejos en un lenguaje claro y útil, mostrando cómo los datos pueden transformar negocios, salud, deporte y la vida cotidiana. Un espacio pensado para principiantes, profesionales y curiosos que quieren entender y aplicar el poder de los datos.
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