{"id":179020,"date":"2025-05-12T07:30:00","date_gmt":"2025-05-12T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=179020"},"modified":"2025-05-07T15:33:18","modified_gmt":"2025-05-07T14:33:18","slug":"optimizacion-bayesiana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/optimizacion-bayesiana","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n bayesiana: Definici\u00f3n y funcionamiento"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"179020\" class=\"elementor elementor-179020\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c24e089 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c24e089\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-507f325 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"507f325\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Para definir un modelo predictivo, los Data Scientists utilizan m\u00faltiples observaciones. Pero si bien el estudio de estas observaciones permite llegar a un resultado \u00f3ptimo, los expertos en datos a menudo disponen de poco tiempo para analizar todas las hip\u00f3tesis. Entonces, \u00bfc\u00f3mo encontrar el modelo correcto en el menor tiempo posible? Es en este momento cuando interviene la optimizaci\u00f3n bayesiana. \u00bfDe qu\u00e9 se trata? \u00bfC\u00f3mo funciona? Las respuestas est\u00e1n aqu\u00ed.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdb212a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bdb212a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2db4c10 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2db4c10\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfQu\u00e9 es el enfoque bayesiano?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9527ff9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9527ff9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La optimizaci\u00f3n bayesiana se deriva directamente del teorema de Bayes:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab88c11 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ab88c11\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"147\" height=\"73\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/03\/image1-5.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179023\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc0aa60 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fc0aa60\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A trav\u00e9s de este teorema, tienes un valor y que es funci\u00f3n de x. La idea es entonces <\/span><b>determinar el valor de x optimizando el valor de y<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aqu\u00ed, x est\u00e1 constituido por un conjunto de par\u00e1metros (o de observaci\u00f3n).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Concretamente, esto se puede aplicar en una multitud de situaciones, tales como la determinaci\u00f3n de un precio ideal para maximizar los m\u00e1rgenes, la configuraci\u00f3n de una aplicaci\u00f3n o de una base de datos para maximizar su rendimiento, la gesti\u00f3n de par\u00e1metros para optimizar el aprendizaje supervisado, etc.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En todos estos supuestos, <\/span><b>los <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/herramientas-habituales-de-un-data-scientist\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data Scientists<\/span><\/a><b> solo disponen de un n\u00famero limitado de observaciones para alcanzar un resultado \u00f3ptimo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (ya sea por restricciones de tiempo, financieras o materiales).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De hecho, para definir el mejor modelo, generalmente es necesario probar numerosas hip\u00f3tesis, realizar varios entrenamientos y validaciones. Pero todas estas fases de pruebas toman tiempo. Por lo tanto, no es posible estudiar una cantidad ilimitada de hip\u00f3tesis.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para enfrentar estas restricciones, se ha implementado la optimizaci\u00f3n bayesiana.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-117c611 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"117c611\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42291fc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"42291fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo funciona la optimizaci\u00f3n bayesiana?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-584ca66 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"584ca66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea central de la optimizaci\u00f3n bayesiana es <\/span><b>minimizar el n\u00famero de observaciones mientras se converge r\u00e1pidamente hacia la soluci\u00f3n \u00f3ptima<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para ello, es necesario conocer tres principios fundamentales.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f95d19 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4f95d19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El proceso Gaussiano<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-310eafe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"310eafe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea del enfoque bayesiano es <\/span><b>explotar las observaciones conocidas para deducir probabilidades de eventos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que a\u00fan no se han observado. Para llegar a esta conclusi\u00f3n, es necesario determinar para cada valor X la distribuci\u00f3n de probabilidad.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ello, el m\u00e9todo m\u00e1s efectivo es sin duda el proceso gaussiano. Este permite identificar el valor m\u00e1s probable (llamado <\/span><b>media \u00b5<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) y la dispersi\u00f3n probable del valor alrededor de la media (llamado <\/span><b>desviaci\u00f3n est\u00e1ndar \u03c3<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">). Esta desviaci\u00f3n est\u00e1ndar \u03c3 se debilita a medida que te acercas a un punto ya observado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Idealmente, ser\u00e1 necesario calcular estos valores y estas distancias para cada punto de observaci\u00f3n. Pero en la pr\u00e1ctica, esta representaci\u00f3n exhaustiva no es posible por falta de tiempo. Por lo tanto, es necesario seleccionar los puntos a evaluar.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1427f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a1427f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La exploraci\u00f3n y la explotaci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24c4996 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"24c4996\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para dise\u00f1ar un modelo predictivo eficiente, los Data Scientists deben definir los puntos m\u00e1s pertinentes. Esto se lleva a cabo en dos tiempos:<\/span><\/p><ul><li><b>La exploraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: esta es interesante cuando la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar es particularmente grande. En otras palabras, la variable desconocida en el espacio de b\u00fasqueda es elevada. Esto permite entonces probar varios modelos y mejorar el conocimiento de la funci\u00f3n a optimizar.<\/span><\/li><li><b>La explotaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: en esta etapa, se trata de afinar los modelos probados anteriormente. La idea es encontrar el punto m\u00e1ximo o m\u00e1ximo. Para ello, los Data Scientists explotan la media \u00b5. Si esta se encuentra en los extremos, es m\u00e1s f\u00e1cil identificar el modelo correcto.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fce27b6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fce27b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179024\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210-300x199.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2be35b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2be35b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Atenci\u00f3n, es necesario encontrar el equilibrio justo entre la exploraci\u00f3n y la explotaci\u00f3n. De hecho, si privilegias la exploraci\u00f3n, corres el riesgo de dejar a un lado otros modelos posiblemente m\u00e1s eficientes. Por el contrario, si favoreces la explotaci\u00f3n, podr\u00edas ignorar mejoras necesarias.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e81a68 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7e81a68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La funci\u00f3n de adquisici\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e01d59c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e01d59c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La funci\u00f3n de adquisici\u00f3n permite encontrar el compromiso adecuado entre estas dos variables. De hecho, para cada punto del espacio de b\u00fasqueda, la funci\u00f3n identifica un potencial de optimizaci\u00f3n. Entre todos estos puntos, la funci\u00f3n identifica un m\u00e1ximo. Este es el siguiente punto a probar. Solo hay que repetir el c\u00e1lculo tantas veces como sea necesario hasta lograr una convergencia entre el m\u00e1ximo y el m\u00ednimo. Este par de par\u00e1metros es el que deber\u00eda permitir lograr el mejor rendimiento.<\/span><\/p><p><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Es bueno saber<\/span>:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> El ruido puede alterar los datos y dificultar el aprendizaje. Por lo tanto, para evitar esta situaci\u00f3n, es primordial verificar que el entorno sea lo suficientemente estable y las observaciones reproducibles antes de cualquier uso de la optimizaci\u00f3n bayesiana.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30d0d47 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"30d0d47\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-638f31e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"638f31e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo aplicar la optimizaci\u00f3n bayesiana?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a29a36d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a29a36d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para simplificar los c\u00e1lculos de la optimizaci\u00f3n bayesiana, lo m\u00e1s sencillo es <\/span><b>utilizar buenas herramientas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Como el paquete Python scikit-optimize o bayesian-optimization. Solo es necesario definir un espacio de b\u00fasqueda, y la herramienta se encargar\u00e1 de encontrar los puntos de alto potencial, especialmente gracias al proceso Gaussiano. Nuevamente, ser\u00e1 necesario relanzar <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"><span style=\"font-weight: 400;\">Python<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> hasta obtener un resultado satisfactorio.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc49f4a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"dc49f4a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprenda a dominar la optimizaci\u00f3n bayesiana<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bcfd272 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bcfd272\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbaf36f elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"bbaf36f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el enfoque bayesiano?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Concretamente, esto puede aplicarse en una multitud de situaciones, como la fijaci\u00f3n de un precio ideal para maximizar los m\u00e1rgenes, la configuraci\u00f3n de una aplicaci\u00f3n o base de datos para maximizar su rendimiento, la gesti\u00f3n de par\u00e1metros para optimizar el aprendizaje supervisado, etc. En todos estos casos, los cient\u00edficos de datos solo disponen de un n\u00famero limitado de observaciones para alcanzar un resultado \u00f3ptimo (debido a restricciones de tiempo, financieras o materiales).\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona la optimizaci\u00f3n bayesiana?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La idea del enfoque bayesiano es aprovechar las observaciones conocidas para deducir probabilidades de eventos que a\u00fan no han sido observados. Para llegar a esta conclusi\u00f3n, es necesario determinar para cada valor X la distribuci\u00f3n de probabilidad. Para ello, el m\u00e9todo m\u00e1s eficaz es sin duda el proceso gaussiano. Este permite identificar el valor m\u00e1s probable (llamado media \u00b5) y la dispersi\u00f3n probable del valor alrededor de la media (llamada desviaci\u00f3n est\u00e1ndar \u03c3). Esta desviaci\u00f3n est\u00e1ndar \u03c3 disminuye a medida que se acerca a un punto ya observado.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo poner en pr\u00e1ctica la optimizaci\u00f3n bayesiana?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Para simplificar los c\u00e1lculos de la optimizaci\u00f3n bayesiana, lo m\u00e1s sencillo es utilizar buenas herramientas. Como el paquete de Python scikit-optimize o bayesian-optimization. Solo es necesario definir un espacio de b\u00fasqueda, y la herramienta se encargar\u00e1 luego de encontrar los puntos de alto potencial, especialmente gracias al proceso gaussiano. Una vez m\u00e1s, ser\u00e1 necesario ejecutar Python hasta obtener un resultado satisfactorio.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para definir un modelo predictivo, los Data Scientists utilizan m\u00faltiples observaciones. Pero si bien el estudio de estas observaciones permite llegar a un resultado \u00f3ptimo, los expertos en datos a menudo disponen de poco tiempo para analizar todas las hip\u00f3tesis. Entonces, \u00bfc\u00f3mo encontrar el modelo correcto en el menor tiempo posible? 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