AutoML (Machine Learning para Vagos)

Manuel Garrido Peña

Abstract:
En esta charla vamos a hacer una introduccion a un aspecto del proceso de Data Science que esta experimentando un crecimiento muy rápido en los ultimos años, AutoML, que consiste en el conjunto de aplicaciones que nos ayudan a automatizar las partes más tediosas del desarrollo de modelos predictivos, como seleccion de modelos u optimization de hiperparametros.

Bio:
Lead Data Architect en Daltix, ha gestionado proyectos Data Science para diferentes empresas internacionales como FlightClub, Scrapinghub, Namely y NBC Universal Inc. entre otros. Es profesor en varias instituciones académicas y escribe en su blog personal.

Hola, gracias por la presentación, no conocía nada de AutoML.

Perdón si la pregunta es un poco tonta. ¿Cuántos más minutos busque es mejor el modelo, o puede ocurrir que entres en overfitting?

Gracias!!

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Hola FjAsensi, me alegro!

En general cuantos mas recursos dediques a la busqueda mejor es el resultado. Sin embargo la mayoria de librerias tienen condiciones de parada para evitar el overfitting.

Por cierto aqui esta el repo de autoautoml, que me he dado cuenta de que no se ve bien. https://github.com/manugarri/autoautoml

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