Entrenamiento, validación y prueba

Qué aprenderás

• Entrenamiento ajusta parámetros; validación orienta elecciones; prueba estima el comportamiento final sin intervenir repetidamente en el diseño
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

Entrenamiento ajusta parámetros; validación orienta elecciones; prueba estima el comportamiento final sin intervenir repetidamente en el diseño.

Separar por persona, grupo o tiempo puede ser necesario para evitar dependencias y fugas.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

Usarla para decidir repetidamente acaba sobreajustando la evaluación.

Una partición por grupo puede aproximar mejor el uso con personas no vistas.

Ejemplo resuelto

Un conjunto tiene 1000 filas y se reserva un 20 % para prueba.

1. Calcula 0,2 × 1000.
2. Reserva 200 observaciones si las condiciones de partición lo permiten.
3. No uses esa prueba repetidamente para elegir parámetros.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

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Recursos para profundizar

• Programación y algoritmos · MIT OCW ↗

  Programa y materiales abiertos de referencia. Los contenidos y ejercicios de Aprende son propios.