Metodologías y buenas prácticas para diseñar, estructurar y ejecutar proyectos de aprendizaje automático de forma eficiente, desde la definición del problema hasta su despliegue.
Aprende a definir objetivos claros, definir métricas de éxito y analizar el problema antes de entrenar modelos o escribir código. Descubre cómo una buena planificación estratégica en IA evita perder tiempo en soluciones complejas que no responden a las necesidades reales del proyecto.
Peacetopia: un detector de pájaros y todas las decisiones que lo rodean
Estrategias avanzadas para diagnosticar fallos en modelos de Deep Learning y aprovechar redes preentrenadas (Transfer Learning) para acelerar el entrenamiento y mejorar la precisión.
Cómo orientar un proyecto de visión para conducción: análisis de errores, reparto de los datos cuando las fuentes no coinciden, transferencia y decisiones de arquitectura.