Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #2 | El mayor error en Machine Learning (no es el modelo)

En este live vamos a reflexionar sobre uno de los temas más importantes en Machine Learning: por qué los datos suelen ser más determinantes que los propios algoritmos. A partir de esta lectura hablaremos de forma clara y práctica sobre qué significa realmente tener suficientes datos, cuándo un dataset deja de ser representativo y cómo errores como el sampling bias pueden llevarnos a conclusiones completamente equivocadas, incluso con grandes volúmenes de información. Después de leer el contenido, hablaremos de forma práctica y sin humo sobre: 📊 Por qué los datos suelen ser más importantes que el algoritmo 🧠 Qué significa realmente tener datos representativos ⚠️ Errores clásicos como overfitting, underfitting y sampling bias 🧹 La importancia de la calidad de los datos y el feature engineering 🧪 Cómo evaluar correctamente un modelo con train, validation y test sets 🔧 Qué son los hiperparámetros, la regularización y cuándo usarlos Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 1 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron * Main Challenges of Machine Learning * Testing and Validating -- OSEA FINALIZAR EL CAPITULO 1 -- Episodio Spotify de apoyo: https://open.spotify.com/episode/3ivj24bJWyP3t7CEF01Yoq?si=pHVk7Ya-QQ-wwZ4k_Zkm3Q 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/cha.../UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.gg/AaDuQbhY4c 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳