Overfitting vs Underfitting – El dilema eterno del machine learning

Dos enemigos clásicos de cualquier modelo: overfitting y underfitting. Uno aprende demasiado y falla en lo nuevo; el otro aprende tan poco que no sirve ni en lo viejo.En este episodio explicamos qué son, cómo detectarlos y qué estrategias usar para mantener el equilibrio. Desde analogías simples hasta ejemplos reales en retail y finanzas, te mostramos cómo lograr que tu modelo generalice de verdad.Si quieres que tu modelo no solo luzca bien en papel, sino que funcione en el mundo real, este episodio es para ti.

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