AI · MACHINE LEARNING
Machine Learning
Un flujo práctico para explorar datasets, visualizar información y presentar resultados de modelos de clasificación y predicción.
Hablar de un proyecto
01 / Problema
Qué había que resolver
El objetivo fue organizar un flujo de trabajo que permitiera pasar de datos tabulares a una lectura visual y a la ejecución de modelos de machine learning. La prioridad fue mantener cada etapa comprensible: carga del dataset, exploración, visualización y resultado.
02 / Decisiones
Cómo lo planteé
Las decisiones de implementación se enfocaron en mantener el proyecto comprensible y funcional dentro de su alcance.
- 01Separar la exploración del dataset de la etapa de modelado para mantener el flujo legible.
- 02Usar herramientas del ecosistema Python orientadas a análisis y machine learning.
- 03Presentar los resultados de forma visual para facilitar su interpretación dentro del proyecto.
03 / Interfaz
El proyecto en uso.
Capturas directas del proyecto para mostrar la interfaz y el flujo sin marcos decorativos.
04 / Aprendizaje
Qué me dejó el proyecto
El proyecto reforzó una idea importante: un modelo no se entiende solo por ejecutarlo. La preparación, la lectura de los datos y la forma en que se presentan los resultados son parte de la solución.