En esta clase comprendí mejor que existen diferentes tipos de modelos según el problema que queremos resolver. También aprendí que no basta con crear un modelo, sino que es importante evaluarlo utilizando métricas adecuadas para saber qué tan bien está funcionando. Me llamó la atención el tema del ajuste de hiperparámetros y cómo pequeños cambios pueden mejorar los resultados. Además, fue interesante conocer conceptos como Random Forest, la importancia de las características y los métodos de ensamblaje para obtener predicciones más precisas. Aún estoy dando mis primeros pasos en Machine Learning, pero esta clase me ayudó a entender mejor el proceso de experimentar, evaluar y comparar modelos antes de elegir la mejor opción.
