Fundamentos de Modelaje

Froggy Jumps

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Qué es y para qué sirve

Creada por

Ulises Celis

México

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Froggy Jumps Fundamentos de ModelajeVersión en línea Qué es y para qué sirve por Ulises Celis 1 ¿Qué es un modelo en modelaje? a Una representación simplificada de la realidad para entender y predecir b Una colección de datos sin interpretación c Una copia exacta de la realidad 2 ¿Para qué se usa principalmente el modelaje? a Explicar, predecir o optimizar situaciones del mundo real b Solo almacenar datos sin análisis c Reemplazar completamente la realidad 3 Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta? a Estadístico (no computacional) b Emocional c Matemático (o computacional) 4 ¿Qué componente clave suele incluir un modelo? a Color de la interfaz b Datos personales c Supuestos y simplificaciones 5 Paso inicial típico en un proceso de modelaje a Publicar resultados sin datos b Definir el problema y los objetivos c Ejecutar el modelo sin revisión 6 Qué mide la validación de un modelo a Cuántas variables tiene el modelo b La velocidad de ejecución c Qué tan bien generaliza a datos nuevos 7 Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML a El ML no predice, solo clasifica b El estadístico nunca usa datos c El ML aprende de datos; el estadístico usa teoría y supuestos 8 Qué es la generalización en modelaje a Excluir la validación b Memorizar todos los datos de entrenamiento c Capacidad de funcionar bien con datos no vistos 9 Riesgo de sobreajuste (overfitting) a El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento b No ajusta a nada c Siempre mejora con más datos sin límite 10 Ejemplo de uso de un modelo en la industria a Construir un modelo sin datos ni problema b Predicción de demanda para optimizar inventarios c Reemplazar completely a la fuerza de ventas

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Qué es y para qué sirve

por Ulises Celis

¿Qué es un modelo en modelaje?

Una representación simplificada de la realidad para entender y predecir

Una colección de datos sin interpretación

Una copia exacta de la realidad

¿Para qué se usa principalmente el modelaje?

Explicar, predecir o optimizar situaciones del mundo real

Solo almacenar datos sin análisis

Reemplazar completamente la realidad

Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta?

Estadístico (no computacional)

Emocional

Matemático (o computacional)

¿Qué componente clave suele incluir un modelo?

Color de la interfaz

Datos personales

Supuestos y simplificaciones

Paso inicial típico en un proceso de modelaje

Publicar resultados sin datos

Definir el problema y los objetivos

Ejecutar el modelo sin revisión

Qué mide la validación de un modelo

Cuántas variables tiene el modelo

La velocidad de ejecución

Qué tan bien generaliza a datos nuevos

Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML

El ML no predice, solo clasifica

El estadístico nunca usa datos

El ML aprende de datos; el estadístico usa teoría y supuestos

Qué es la generalización en modelaje

Excluir la validación

Memorizar todos los datos de entrenamiento

Capacidad de funcionar bien con datos no vistos

Riesgo de sobreajuste (overfitting)

El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento

No ajusta a nada

Siempre mejora con más datos sin límite

Ejemplo de uso de un modelo en la industria

Construir un modelo sin datos ni problema

Predicción de demanda para optimizar inventarios

Reemplazar completely a la fuerza de ventas

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¿Qué es un modelo en modelaje?

¿Para qué se usa principalmente el modelaje?

Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta?

¿Qué componente clave suele incluir un modelo?

Paso inicial típico en un proceso de modelaje

Qué mide la validación de un modelo

Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML

Qué es la generalización en modelaje

Riesgo de sobreajuste (overfitting)

Ejemplo de uso de un modelo en la industria

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