Machine Learning Basics

¿Qué es Machine Learning Basics?

Machine Learning Basics agrupa los conceptos fundamentales del aprendizaje automático: tipos de problemas (regresión, clasificación, clustering), división train/test, validación cruzada, métricas (accuracy, precision, recall, AUC), overfitting, regularización y los algoritmos clásicos (regresión lineal y logística, árboles, KNN, SVM, k-means). Suele aprenderse con Python, scikit-learn y notebooks, sobre datasets sencillos como Iris o Titanic. Es la puerta de entrada a la ciencia de datos y al machine learning aplicado. Lo estudian aspirantes a data analyst, data scientist, business analyst y product managers técnicos. En 2026 dominar estos fundamentos es requisito mínimo para acceder a cualquier rol data-driven, y base imprescindible antes de avanzar a deep learning o IA generativa.