Módulo 2, lección 4: Resolución de problemas con modelos de AA (parte 2)

En esta lección, el alumnado continuará aplicando el ciclo de vida de un proyecto de IA. Comenzará a entrenar un modelo de aprendizaje automático para resolver un problema de su elección y lo probará. También se analizará la relación entre las puntuaciones de fiabilidad, los umbrales de fiabilidad y la precisión en las predicciones de los modelos de aprendizaje automático. Finalmente, se medirá la precisión de los modelos de aprendizaje automático (AA).

Objetivos de aprendizaje

  • Aplicar las etapas de “entrenamiento” y “pruebas” a un proyecto real de aprendizaje automático
  • Describir qué es un umbral de fiabilidad y por qué se utiliza
  • Demostrar cómo se mide la precisión de un modelo de aprendizaje automático

Vocabulario clave

Puntuación de fiabilidad, Umbral de fiabilidad, Precisión

Estructura de las lecciones de aprendizaje

  • Actividad 1: Etapas del ciclo de vida del proyecto de IA
  • Actividad 2: Entrena tu modelo
  • Actividad 3: Umbrales de fiabilidad y precisión
  • Actividad 4: Prueba tu modelo
  • Opcional: Ejemplos resueltos

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