Entrenaste tu primer modelo. Calculaste las métricas. El R2 se acerca a 0.99.

¿Qué hace un principiante típico? Se alegra, corre a pedirle un bono al cliente y ruega que desplieguen esa maravilla en producción.
¿Qué hace una persona con experiencia? Se pone canoso, bebe café nerviosamente y busca dónde tiene una fuga de datos.

En el mundo real, las métricas perfectas casi no existen. Si tu modelo lo adivina todo, significa que está haciendo trampa. El modelo debe funcionar con datos nuevos, nunca antes vistos. Y para eso, necesitas entender la lógica de validación, no solo copiar y pegar train_test_split por costumbre.

Estas son las cosas que estudiaremos en la nueva temporada del Master Group de ML. El programa incluye:
🟢 5 sesiones en vivo: desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta la construcción y validación de modelos lineales básicos.
🟢 1 sesión — práctica en equipo. Basta de solo ver conferencias. Resolverán un problema práctico en equipos, y luego analizaremos los resultados juntos (y veremos quién metió la pata).
🟢 Las grabaciones y mis archivos de código, por supuesto, se quedan con ustedes. Tómenlos y úsenlos como chuleta en el trabajo.

🗓 La primera sesión en vivo es mañana a las 11:00 hora de Moscú.

Para los que tardan en arrancar — las puertas aún están entreabiertas. Si te interesa, escríbeme al privado @obulygin91 ◀️