Los asistentes de código con IA pueden generar un pipeline de scikit-learn en segundos. El verdadero desafío está en garantizar que ese código sea metodológicamente confiable. Métricas de evaluación i… Ver más

Los asistentes de código con IA pueden generar un pipeline de scikit-learn en segundos. El verdadero desafío está en garantizar que ese código sea metodológicamente confiable. Métricas de evaluación inapropiadas y splits de validación cruzada mal configurados son sólo algunos de los errores que pasan todas las pruebas unitarias y pero aparecen en producción. Esta charla muestra cómo dos herramientas open source desarrolladas por los creadores y "core maintainers" de scikit-learn ayudan a los practicantes a mantener el control. Skore es una librería de Python que se integra a tu flujo de trabajo existente y actúa como un copiloto metodológico. Skolar es una plataforma de aprendizaje estructurada y práctica, construida sobre un currículo que ha llegado a más de 35,000 estudiantes en todo el mundo, diseñada para dar la base conceptual que ningún prompt puede sustituir. Los asistentes se llevarán una demostración en vivo de ambas herramientas, un conjunto de lecciones contraintuitivas sobre scikit-learn que incluso practicantes experimentados suelen desconocer, y un modelo mental concreto para combinar el código asistido por IA con el rigor metodológico que este tiende a omitir. Sobre David Arturo Amor Quiroz: Hice mi doctorado en física cuántica teórica en la UNAM, en Ciudad de México, seguido de una posición postdoctoral en el mismo campo en la École Polytechnique en Francia. Desde 2021 soy contribuidor principal de scikit-learn, formando parte del equipo de documentación para garantizar una documentación clara, accesible y actualizada que facilite su uso. Actualmente soy cofundadora de Probabl, una empresa fundada por los creadores y mantenedores de scikit-learn. En este rol formo parte del equipo de formación y certificación, donde desarrollo materiales educativos y programas de certificación que conectan la teoría con la práctica, ayudando a profesionales a alcanzar estándares internacionalmente reconocidos en machine learning y las buenas prácticas asociadas. Ver menos