Objetivos de aprendizaje

• Describir el impacto de los datos en la precisión de un modelo de aprendizaje automático (ML)
• Explicar la necesidad de datos de entrenamiento y de prueba
• Explicar cómo puede influir el sesgo en las predicciones que genera un modelo de aprendizaje automático

Vocabulario clave

Inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), aprendizaje supervisado, clasificación, datos de entrenamiento, datos de prueba, precisión, sesgo, sesgo de datos, sesgo social

Estructura de las lecciones

• Tres tipos de aprendizaje automático existentes
• Aplicación de IA para supermercados
• Entrenamiento de un modelo
• Sesgo
• Modelo de horario de estudio
• Reducción del sesgo