Notas de ingeniería, análisis y ML

Principios prácticos para construir pipelines de datos que no se rompen con cada cambio de esquema.

Un método simple y robusto para encontrar valores atípicos antes de modelar.

Entender el descenso de gradiente ayuda a diagnosticar por qué un modelo no converge.