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Respuestas concretas a preguntas específicas sobre tus modelos de IA

Experimentos visuales para tomar mejores decisiones — cuando tienes una duda puntual y necesitas claridad, no un curso.

Mini-Labs · ATLAS
Definición del problema

¿Mi target está mal definido?

  • Diagnóstico visual para identificar si tu variable objetivo tiene problemas de definición
  • Criterios concretos para saber cuándo redefinir antes de entrenar
Mini-Lab May 2026
Monitoreo en producción

El modelo que envejece sin que nadie lo note

  • Cómo el drift degrada un modelo silenciosamente: AUC 0.96 → 0.83 sin ninguna alerta
  • Detección estadística con test KS y qué features vigilar primero en producción
Mini-Lab May 2026
Preparación de datos

El error invisible que infla tus métricas

  • Cómo la granularidad mixta hace que un modelo parezca excelente cuando solo está memorizando pedidos grandes
  • Detección con CV, importance leakage y comparación de métricas al corregir el nivel de análisis
Mini-Lab May 2026
Datos desbalanceados

¿Por qué mi modelo no mejora después de usar SMOTE?

  • Las cuatro causas reales por las que SMOTE no produce el resultado esperado: solapamiento, leakage, tradeoff de métricas y threshold
  • Diagnóstico visual con PCA, curva Precision-Recall y comparación de pipelines correcto vs. incorrecto
Mini-Lab Jun 2026