Evaluación de modelos con curvas AUC ROC

Este curso proporciona una comprensión fundamental de las curvas AUC ROC, lo que le permite interpretar con confianza el rendimiento del modelo y tomar decisiones informadas sobre la selección del modelo. Aprenderá a evaluar la calidad de los modelos, comparar diferentes enfoques y comprender las compensaciones inherentes a las tareas de clasificación. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos básicos de las métricas de rendimiento del modelo de clasificación. * Aprenda cómo se construyen las curvas AUC ROC y lo que representan. * Interpretar los valores de AUC y las formas de la curva ROC para evaluar la calidad del modelo. * Aplicar el análisis AUC ROC para comparar diferentes modelos de clasificación. * Practicar el cálculo e interpretación de las métricas AUC ROC para escenarios prácticos. * Comprender las compensaciones entre sensibilidad y especificidad en el ajuste de modelos. * Comprender el papel de AUC ROC en el monitoreo de modelos modernos y las prácticas de MLOps. El curso comienza con la terminología esencial y avanza a través de aplicaciones prácticas, guiándolo desde conceptos básicos hasta interpretación avanzada.Este curso está diseñado para principiantes en aprendizaje automático o ciencia de datos sin experiencia previa en métricas de evaluación de modelos.Comience su viaje para dominar la evaluación del modelo de clasificación hoy mismo.