Aprendizaje Automático

Modelos supervisados y no supervisados, aprendizaje profundo y, sobre todo, evaluación. Un modelo que acierta en el conjunto de prueba y falla en producción no sirve: la línea insiste en particiones honestas, líneas base simples, medición de incertidumbre y reporte de lo que el modelo no puede hacer.