Guía práctica · Lectura de 4 minutos
Una línea de base antes de entrenar un modelo
Un método breve para trabajar con IA sin perder de vista las fuentes y las decisiones humanas.
Primero una referencia
Antes de entrenar un modelo complejo, calculá qué logra una regla simple. En clasificación puede ser la clase mayoritaria; en regresión, una media o mediana. Esa línea de base evita confundir complejidad con mejora.
Misma evaluación para todos
Compará candidatos con el mismo conjunto de prueba y la misma métrica. Si ajustás reiteradamente contra el test, deja de ser una prueba independiente.
Anotá el costo
Un modelo puede mejorar poco y exigir más tiempo, datos o mantenimiento. Documentá ese costo junto con la métrica para que la decisión sea comprensible.
Repetí el experimento
Guardá versión de datos, semillas y dependencias. Si no podés reproducir una mejora, todavía no tenés evidencia suficiente para basarte en ella.
Para seguir practicando
Probá el ejercicio con un material propio que puedas compartir de manera segura. Si querés profundizar con acompañamiento, revisá los módulos y consultá qué curso se ajusta a tu experiencia.
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