Martin Econometrics: Econometría y Aplicaciones

Prof. Mg. José-Manuel Martin Coronado Instituto de Econometría de Lima www.institutoeconometria.com En matemática se enseña religiosamente a resolver sistemas de ecuaciones lineales, donde X e Y son las incógnitas, que dependen de algunos coeficientes ya dados por el ejercicio, usualmente denominados a, b, c, d, e y f , es decir: (1a)    aX + bY = c (1b)   dX + eY = f Así mismo, existen dos formas tradicionales de desarrollar este problema, ya sea despejar en función de una de las incógnitas en una ecuación y luego reemplazar dicho resultado en la otra; o bien encontrar un factor k que permita eliminar una de las incógnitas a través de la suma o resta de las ecuaciones, para luego identificar una de las incógnitas y nuevamente reemplazarlas en la otra ecuación.  Lo que a veces no se enseña (o se enseña menos) es a resolver estos problemas de manera genérica o abstracta, es decir, no otorgarle valores reales a los coeficientes, sino mantenerlos como "incógni

José-Manuel Martin Coronado Instituto de Econometría de Lima www.institutoeconometria.com A veces se piensa que el Machine Learning requiere necesariamente el software, los paquetes, los modelos ó los algoritmos más complejos, en la idea que se trata de una técnica moderna muy alejada de las técnicas básicas enseñadas en la universidad, por ejemplo, el mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Así, uno de los conceptos más esotéricos y que suele encontrarse dentro del concepto de la "caja negra" es el Entrenamiento de un modelo.  En términos sencillos, el entrenamiento no es otra cosa que la búsqueda de los coeficientes de los modelos que cumplen con los objetivos del/a investigador/a. Esta búsqueda puede entenderse como una tabulación y podría hacerse manualmente, aunque para que sea una búsqueda completa lo ideal es simular con muchos valores, usualmente más de 10 o 30. Adicionalmente, esta búsqueda suele ser ordenada o seguir un proceso determinado, llamado algor