Etapas clave en el proceso de aprendizaje automático

Etapas clave en el proceso de aprendizaje automático: 1. Recopilación de datos: Reunir y organizar los datos relevantes para el problema que se desea resolver. 2. Preparación de datos: Limpiar, transformar y normalizar los datos para que puedan ser utilizados por el modelo de aprendizaje automático. 3. Selección del modelo: Elegir el algoritmo de aprendizaje automático más adecuado para el problema. 4. Entrenamiento del modelo: Ajustar los parámetros del modelo utilizando los datos de entrenamiento. 5. Evaluación del modelo: Medir el rendimiento del modelo utilizando datos de prueba. 6. Optimización del modelo: Ajustar y refinar el modelo para mejorar su rendimiento. 7. Implementación del modelo: Poner en producción el modelo entrenado y utilizarlo para hacer predicciones o tomar decisiones.

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