quiero hablaros de un algoritmo que se conoce como el modelo de regresión lineal, es sencillo de comprender y es fundamental para machine learning o aprendizaje automático

Y además nos va a servir para entender mejor las redes neuronales.

Te recomiendo que si no has escuchado el episodio de la semana pasada, el episodio 142 sobre los modelos, lo escuches primero y te resultara mas facil este episodio,

Eres un experimentado investigador de inteligencia artificial y has sido contratado por una importante empresa del sector para trabajar en Connecticut, Estados unidos

Un nuevo plan, una nueva vida que construir.

Necesitas alojamiento, así que te dispones a buscar lo que será tu futura casa.

Tras mirar muchos anuncios y muchos precios.

Tu mente curiosa empieza a divagar y hacerse preguntas sobre, cómo podrías modelar esa realidad que estás observando?

Por ejemplo, te preguntas si podrías encontrar cuál es la relación entre el precio medio de la vivienda y, por ejemplo, el número medio de habitaciones por hogar?

Coges una servilleta, unos cuantos anuncios y empiezas a escribir según los datos en un barrio donde el número de habitaciones medio de cada hogar es de seis habitaciones. El precio medio de cada vivienda es de unos $20,000. Así que dibujas una gráfica y colocas este 0.1 media 6 habitaciones, un valor de $20,000.

Perfecto. Ahora miramos otro barrio y vemos que para una media de ocho habitaciones, la vivienda alcanza un valor cercano a los dólares en otro barrio.

La media de habitaciones es de 8  y el valor medio de $28K.

Poco a poco, seguimos completando esta gráfica con los datos reales y empezamos a darnos cuenta de una cosa.

Parece que existe una relación directa entre el número de habitaciones y el valor de la vivienda.

Esto es lógico.

Es evidente que mayor número de habitaciones tengo una vivienda.

Mayor vaya a ser su valor viendo la gráfica, decides entonces trazar una línea que representa esta tendencia

Lo creas o no, lo que acabas de dibujar es un modelo.