Algunas mejores prácticas para machine learning incluyen lo siguiente: Asegúrate de que los datos estén limpios, organizados y completos. Selecciona el enfoque correcto que se adapte a tus datos y problema actual. Usa técnicas para prevenir el sobreajuste, en el que el modelo tiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento, pero mal rendimiento en datos nuevos. Evalúa el rendimiento de tu modelo probándolo en datos completamente nuevos. El rendimiento que mediste durante el desarrollo y la optimización del modelo no es una buna forma de predecir cómo rendirá en producción. Ajusta la configuración de tu modelo para encontrar el mejor rendimiento, lo que se conoce como ajuste de hiperparámetros. Elige las métricas además de la precisión del modelo estándar que evalúan el rendimiento de tu modelo en el contexto de tu problema comercial y aplicación reales. Mantén registros detallados para asegurar que los demás puedan comprender y replicar tu trabajo. Mantén tu modelo actualizado para asegurarte de que siga teniendo un buen rendimiento con datos nuevos.