Machine Learning para Principiantes

Machine Learning no es magia ni ciencia ficción — es estadística aplicada con buenos datos. Mercado Libre detecta fraudes en milisegundos, Spotify predice qué canción quieres escuchar, y los bancos LATAM aprueban créditos en segundos: todo con ML. Esta guía desmitifica el campo y muestra cómo empezar.

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Primer modelo de ML en Python: 15 líneas

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# Cargar datos
df = pd.read_csv("clientes.csv")
X = df[["edad", "saldo", "meses_cliente", "productos"]]
y = df["se_fue"]  # 1=churn, 0=se quedó

# Dividir en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Entrenar modelo
modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)

# Evaluar
y_pred = modelo.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2%}")

Hoja de ruta de 6 meses para aprender ML