Mecánica del entrenamiento de un modelo

Antes de pasar al siguiente algoritmo de clasificación, es posible que se pregunte cómo los profesionales entrenan modelos a partir de algoritmos. Los pasos previos al entrenamiento, así como los pasos posteriores, requieren mucha reflexión y toma de decisiones. Obtener los mejores resultados posibles es, en muchos casos, un proceso complicado. Sin embargo, la mecánica real de entrenamiento de un modelo es bastante simple en la mayoría de los conjuntos de herramientas de aprendizaje automático.

La mecánica de entrenamiento de un modelo usando un lenguaje de programación como Python® se puede resumir de la siguiente manera:

Los cálculos del algoritmo ocurren detrás de escena, por lo que un profesional no necesita ajustar manualmente los datos en una fórmula. A pesar de que el profesional no está realmente haciendo nada en el paso 2, un computador sí lo está haciendo, y según varios factores; este paso de entrenamiento puede llevar al computador a cualquier momento, desde microsegundos hasta meses.