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Validación cruzada y k-fold cross-validation
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- Опубліковано 14 сер 2024
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En este video veremos en qué consiste la validación cruzada y el algoritmo "k-fold cross-validation", uno de los métodos más usados para el entrenamiento y validación de modelos de Machine Learning.
Contenido:
00:00 Introducción
00:27 Academia Online
00:47 Parámetros e hiper-parámetros
01:32 Selección del mejor modelo
01:56 Capacidad de generalización
02:50 Sets de entrenamiento, validación y prueba
04:30 Validación cruzada y k-fold cross-validation
06:20 Ejemplo k-fold cross-validation
09:21 El valor de k
11:00 Conclusión
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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.
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Acabo de llegar a este canal, agradecido por el contenido compartido, excelente explicación!
Excelente información. Muchas gracias por tu contenido. Es muy útil y claro
Muy buena explicación, gracias por compartir.
excelente como siempre, da gusto escuchar sus explicaciones.
Muy buen vídeo y explicación! Solo una duda: Si se entrena y testea 3 veces eso da como resultado tres conjuntos diferentes de parámetros, ¿Cómo determino los parámetros del modelo final? Gracias de antemano!!
te hace un promedio de esos
Muchas gracias, para el caso de ejemplo que diste, se debería utilizar el modelo que tiene mejor rendimiento de los 3 entrenados?
Hola! En el ejemplo que menciono en el video no hablamos de ningún modelo en particular pero sí, en general si tienes por ejemplo 4 modelos y quieres elegir el mejor de ellos, deberías:
1. Entrenar y validar cada uno usando, por ejemplo, k-fold cross-validation
2. Para cada modelo entrenado y validado guardar el valor de su desempeño promedio (entrenamiento y validación)
3. Al final de todo el proceso deberías comparar los 4 desempeños obtenidos y escoger el mejor
@@codificandobitspero de cada modelo tengo 3 sets de parámetros luego del entrenamiento, cual de estos debería ser el que finalmente uso? Porque cada entrenamiento con uno de los k bloques va a dar como resultado distintos parámetros para el modelo. Eso no me quedo claro
@@juancecconi3195 Lo que he averiguado es que ese promedio sirve para ajustar los hiperparametros o tambien para comparar cual tipo de modelo sera el mejor.
Otra opción puede ser coger el set de datos que arrojo el mejor desempeño
los cursos online que mencionan sirven para alguien desde 0?, yo sí se programar, soy desarrollador web, pero me interesa mucho el campo de machine learning
Hola! Claro que sí. Están pensados tanto para los que comienzan de 0 como para los que tienen ya un nivel intermedio o avanzado.
Es decir: en tu caso encontrarás curso de programación y conceptos básicos que poco a poco te permitirán profundizar en el machine learning y la inteligencia artificial.
Un saludo!
otorga algún certificado?@@codificandobits