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Laboratorio práctico: La sazón del científico de datos

Evento

Conferencista(s)

El platillo no siempre sale bien aún cuando sigas la receta… pero con aderezo y sazón matemático, saldremos bien librados en la batalla de presentar un modelo digno de estrellas michelin.

Este taller pretende hacer una conexión entre el arte y la ciencia necesarias para desarrollar un modelo correcto. Nos enfrentaremos a datos agrios y modelos aguados, pero entenderemos el camino para corregir.

  • A través de un Exploratory Data Analysis (EDA) identificaremos propiedades de los datos que tienen un impacto negativo en el entrenamiento del modelo.
  • Asimismo, revisaremos que aún siendo una útil herramienta, el feature engineering no siempre funciona, analizaremos qué pasa y cómo evitarlo.
  • Mediante LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) trabajaremos una técnica que permitirá explicar la predicción de nuestro modelo a los tomadores de decisiones.