¿Cuál es el flujo completo de entrenamiento del modelo?

El pipeline completo de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático incluye varias etapas clave:

1. Recolección de datos — obtención y agregación de los datos necesarios de diversas fuentes.
2. Preprocesamiento de datos — limpieza, normalización, manejo de valores faltantes, codificación de características categóricas.
3. División de datos — en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
4. Selección y ajuste del modelo — elección del algoritmo y de los hiperparámetros.
5. Entrenamiento del modelo — proceso de optimización de los parámetros del modelo con los datos de entrenamiento.
6. Validación del modelo — evaluación de la calidad en el conjunto de validación, ajuste de hiperparámetros.
7. Prueba del modelo — verificación final de la calidad en los datos de prueba.
8. Despliegue — integración del modelo en un entorno productivo.
9. Monitoreo y actualización — seguimiento del rendimiento del modelo y actualización si es necesario.

Ejemplo de un pipeline simple en Python usando scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. Recolección de datos
X, y = load_data()

# 2. Preprocesamiento
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 3. División
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

# 4. Selección del modelo
model = LogisticRegression()

# 5. Entrenamiento
model.fit(X_train, y_train)

# 6. Validación (aquí se puede usar validación cruzada)

# 7. Prueba
preds = model.predict(X_test)
print("Precisión:", accuracy_score(y_test, preds))

# 8. Despliegue y 9. Monitoreo — dependen de la infraestructura