Mistakes EVERYONE Makes When Creating Machine Learning Projects
⚠️ ¡Atención! ⚠️
Cuando empezamos en el mundo de los proyectos de IA/ML 👩💻🤖, solemos arrancar con cosas sencillas: el dataset del Titanic , reconocer gatitos , etc. Y está bien, son prácticas útiles para aprender.
Pero… el verdadero reto llega cuando tienes que recopilar datos 📊, analizarlos 🔍, desplegar tu modelo 🚀 y darte cuenta de que no cumple su objetivo principal. Ahí es cuando sales de tu zona de confort y entiendes que no basta con crear algo y dejarlo ahí.
Si en el futuro quieres destacar en un trabajo, enfócate en construir proyectos sólidos, evitando errores comunes y dándoles un propósito real. Créeme, eso hará que cualquier proyecto sea mucho más interesante y te dará bases firmes para crecer. 🌱💡
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/ richardzone_dc
💙 Un abrazo muy fuerte. Te amo. 😊
Capitulos
0:00 Intro
0:53 Análisis Exploratorio de Datos Básico
3:55 Recopilación de Datos Incorrecta
6:10 Elegir el Modelo Inapropiado
7:35 No Escalar tu Modelo
10:20 No Actualizar tus Datos