Análisis de Errores en Machine Learning

El alto error de entrenamiento indica que el modelo de machine learning es demasiado simple

El análisis de errores es una de las fases del proceso de machine learning más importantes. El análisis de errores nos va a permitir saber qué hacer para mejorar el rendimiento de un modelo de machine learning. Para analizar errores, nos vamos a concentrar en los errores entrenamiento y los errores de generalización. En particular: Nos aseguraremos que el modelo de machine learning sea capaz de aprender. Para ello procuraremos

Generalización en Machine Learning

Separación de datos en los conjuntos de Entrenamiento y Testeo

En Machine Learning, la Generalización es la capacidad de obtener buenos resultados con datos nuevos. En este artículo vamos a hablar de por qué es tan importante la generalización y cómo medirla. Intuición gráfica de la Generalización en Machine Learning Para explicar el concepto de generalización, vamos a intentar usar un ejemplo gráfico y usar el error cuadrático medio. Una vez que tengamos la intuición gráfica, será más fácil describir