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K-Folds Cross-Validation: Mejorando la evaluación del rendimiento de los modelos de Machine Learning En el campo del #MachineLearning, evaluar el rendimiento de un modelo es un paso crítico para garantizar su eficacia y generalización a nuevos datos. Una técnica comúnmente utilizada para evaluar modelos es la validación cruzada, y una variante popular de esta técnica es conocida como K-Folds Cross-Validation. 🔋 ¿Qué es K-Folds Cross-Validation? La validación cruzada es una técnica que permite evaluar el rendimiento de un modelo utilizando todo el conjunto de datos disponible. La estrategia de K-Folds #CrossValidation divide el conjunto de datos en K partes o "folds" de tamaño aproximadamente igual. Luego, se realiza un proceso iterativo en el que cada fold se utiliza como conjunto de prueba una vez, mientras que los demás folds se utilizan como conjunto de entrenamiento. Esto se repite K veces, de manera que cada fold se utiliza como conjunto de prueba una vez y se obtiene una medida de rendimiento promediada en todas las iteraciones. 🔋 ¿Cómo funciona K-Folds Cross-Validation? 1. División de datos: El conjunto de datos se divide en K folds de tamaño aproximadamente igual. 2. Iteración: Se realiza un bucle de K iteraciones. En cada iteración, un fold diferente se utiliza como conjunto de prueba, mientras que los demás folds se utilizan como conjunto de entrenamiento. 3. Entrenamiento y evaluación: En cada iteración, el modelo se entrena utilizando el conjunto de entrenamiento y se evalúa utilizando el conjunto de prueba. Se registra la medida de rendimiento, como la precisión o el error, para esa iteración. 4. Promedio de resultados: Al finalizar las K iteraciones, se promedian las medidas de rendimiento obtenidas en cada iteración para obtener una medida general del rendimiento del modelo. 🔋 Ventajas de K-Folds Cross-Validation 1. Utilización completa de los datos: Al dividir el conjunto de datos en K folds y utilizarlos todos como conjunto de entrenamiento o prueba en diferentes iteraciones, se aprovechan al máximo los datos disponibles para entrenar y evaluar el modelo. 2. Estimación más precisa del rendimiento: Al promediar los resultados obtenidos en las K iteraciones, se obtiene una medida de rendimiento más robusta y confiable. Esto ayuda a evitar sesgos o fluctuaciones aleatorias en la evaluación del modelo. 3. Detección de sobreajuste: Al realizar K entrenamientos y evaluaciones repetidas, K-Folds Cross-Validation proporciona una mejor comprensión del rendimiento del modelo en diferentes conjuntos de datos. Esto ayuda a detectar si el modelo está sobreajustando (overfitting) los datos de entrenamiento o si es capaz de generalizar bien a nuevos datos. 4. Selección de hiperparámetros: K-Folds Cross-Validation se puede utilizar para seleccionar los mejores hiperparámetros del modelo al evaluar diferentes combinaciones de hiperparámetros en cada iteración y elegir aquellos que proporcionen el mejor rendimiento promedio.

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Bastante práctico para aquellos que quieran empezar a introducirse en este tipo de competencias y tener algunas nociones básicas o algo más avanzadas. La formación siempre es un grado. 👌🏼

"Tienes que hacer el reporte a mano y enviarlo por fax" Absurdo, pero ese sería el equivalente a prohibir a que se utilice la IA para procesar información y realizar tareas repetitivas. Yo solía dedicar una mañana o una tarde enteras a diseñar el calendario de clases de mi curso. Sólo se trata de repartir los temas en los días de clase, considerando asuetos, días de exámenes y momentos de retroalimentación con los colchones necesarios para imprevistos. Este año le di a ChatGPT: - Un PDF donde estaba el calendario del semestre, - la lista de sesiones que tengo diseñada para el curso, - los periodos de exámenes, - los resultados de aprendizaje y - un prompt completo, con las instrucciones claras y pasos a seguir. En menos de 10 minutos ya tenía el calendario de sesiones, el syllabus del curso y varias sugerencias muy interesantes para actividades de evaluación y retroalimentación. EN MENOS DE DIEZ MINUTOS, lo que antes me llevaba unas 4 o 5 horas. Es momento de disfrutar el poder de las herramientas.

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Debemos ir retomando este punto pues con la entrada de la IA debemos aprender a formulario objetivos bajo esta perspectiva.

Para reflexionar en estos momentos que es necesario brindar elementos con herramientas provenientes de IA

🤯 Cómo perdimos horas (y horas) con Prompt Engineering… y cómo puedes evitarlo tú 💡 A veces, los mayores dolores de cabeza en tecnología no vienen de problemas complejos, sino de errores simples que pasan desapercibidos. Esto es exactamente lo que nos ocurrió en EduGlowUp mientras trabajábamos en nuestra funcionalidad de Flashcards multilingües. 🚀 🔄 El reto: Diseñar Flashcards que permitan a los usuarios subir apuntes en un idioma y estudiarlos en otro. Por ejemplo, subes apuntes en español y los repasas en inglés. Todo sonaba ideal… hasta que empezamos a implementarlo. Por más que indicábamos a la IA que las Flashcards debían generarse en un idioma específico, la IA ignoraba nuestras instrucciones constantemente. ¿En inglés? ¿En serio? Ni caso. 😅 Horas y horas ajustando el prompt, reescribiendo, probando mil combinaciones… Nada funcionaba. 🎯 La solución (que nos hizo sentir un poco tontos): Después de muchas frustraciones, nos dimos cuenta de que el problema estaba en el tamaño del texto. Cuando el texto era muy largo, la IA “olvidaba” las instrucciones iniciales. ¿Qué hicimos? Simplemente añadimos un recordatorio al final del texto indicando el idioma. ¡Magia! 🪄 En la primera prueba, funcionó. 💡 ¿La lección? En Prompt Engineering, como en la vida, los errores más simples son los que más tiempo te hacen perder. Pero también son los que más enseñan. Si trabajas con IA, piensa siempre en cómo manejar el contexto y no des nada por sentado. A veces, un pequeño cambio puede desbloquear grandes resultados. 👉 ¿Quieres aprender cómo usamos técnicas avanzadas como el framework RTF (Rol, Tarea y Formato) para evitar estos errores y optimizar prompts? Descúbrelo en los apuntes de EduGlowUp. 🚀 📚 Explóralos aquí: https://lnkd.in/dGnPySxc

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El primer prompt realiza una pregunta que puede ser ambigua para una #IA si no se le da una indicación clara sobre cómo abordar el #problema. El segundo #prompt añade la instrucción "Piensa paso a paso", lo que guía a la IA a descomponer el problema y considerar cada paso individualmente. Esto puede ayudar a la IA a clarificar la estructura familiar y llegar a la conclusión correcta. Los LLMS´s si funcionan! solo ayudenlos un poco mientras están en fase de entrenamiento 😀 By the way: Soliciones IA para tu empresa www.cubicuadra.com.mx