Introducción de dos criterios para la predicción de datos futuros con modelos de ML

Resumen

Explore transparent evaluation methods for ML models through new criteria linking database characteristics to machine learning metrics, focusing on future data prediction and unbiased assessment.

Programa

• Introducción al Curso
Visión General de Modelos de Aprendizaje Automático (ML)
Importancia de la Evaluación en ML
Objetivos y Estructura del Curso
• Comprensión de las Características de la Base de Datos
Tipos de Datos y Bases de Datos
Características Clave que Afectan el Rendimiento de ML
Preprocesamiento de Datos y su Impacto
• Métricas de Aprendizaje Automático
Métricas de Evaluación Comunes (Precisión, Precisión, Recall, etc.)
Limitaciones de las Métricas Tradicionales
Importancia de la Transparencia y la Mitigación de Sesgos
• Introducción de Nuevos Criterios de Evaluación
Criterio 1: Vinculación de la Complejidad de la Base de Datos con la Robustez del Modelo
Criterio 2: Cuantificación de la Estabilidad Predictiva en Datos Futuros
Fundamentos Teóricos de los Nuevos Criterios
• Aplicación de Nuevos Criterios
Estudios de Caso de Aplicación de Criterios en Diferentes Dominios
Análisis de Modelos de ML Existentes con Nuevos Criterios
Herramientas y Técnicas para la Implementación
• Modelado Predictivo con Consideraciones de Datos Futuros
Estrategias para la Predicción de Datos Futuros
Evaluación de Modelos para Generalización a Datos No Vistos
Equilibrio entre Desempeño Predictivo y Transparencia
• Evaluación Imparcial de Modelos de ML
Identificación y Mitigación del Sesgo en los Datos
Técnicas para Asegurar una Evaluación Justa
Papel de los Nuevos Criterios en la Evaluación Imparcial
• Talleres Prácticos y Ejercicios
Aplicación Práctica de Nuevos Criterios
Desarrollo y Evaluación de Modelos en Conjuntos de Datos de Muestra
Actividades Grupales y Resolución de Problemas del Mundo Real
• Conclusión del Curso
Resumen de los Aprendizajes Clave
Discusión sobre Tendencias y Desarrollos Futuros
Retroalimentación y Evaluación del Curso
• Recursos Adicionales
Lecturas y Tutoriales Sugeridos
Herramientas y Software para Evaluación de ML
Redes de Comunidad y Apoyo

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Materias

Data Science