En esta lección los equipos trabajarán en la construcción de su proyecto de NLP, aplicando lo aprendido en el curso. El énfasis está en la implementación iterativa, pruebas y mejoras continuas.
Metodología de trabajo
Sprints cortos: dividir el trabajo en iteraciones de 1 semana.
Objetivos claros: cada sprint debe entregar un avance tangible.
Revisión por pares: validar el código y resultados en equipo.
Documentación: registrar decisiones y cambios para facilitar la colaboración.
Checklist de desarrollo
Preprocesamiento de los datos listo y probado.
Modelo entrenado y evaluado con métricas.
API o interfaz básica funcionando.
Visualización inicial de resultados.
Repositorio con código organizado y README actualizado.
Pruebas y validación
Dividir datos en entrenamiento, validación y test.
Probar la aplicación con ejemplos reales.
Recolectar retroalimentación de usuarios potenciales.
Registrar bugs y errores para resolverlos en la siguiente iteración.
Ejemplo: pipeline de pruebas
# test_pipeline.py
from app import predict_sentiment
def test_positive():
result = predict_sentiment("me encanta este curso")
assert result["label"] == "positivo"
def test_negative():
result = predict_sentiment("odio este servicio")
assert result["label"] == "negativo"
Los tests automatizados aseguran que el modelo y la aplicación funcionen correctamente.
Ajustes del proyecto
Refinar hiperparámetros del modelo para mejorar precisión.
Agregar nuevas funcionalidades según retroalimentación (ej. clasificación neutra).
Optimizar el código para reducir latencia en producción.
Incorporar monitoreo para detectar degradación de rendimiento.
Entrega final
El producto final debe incluir:
Código en un repositorio (GitHub/GitLab).
Documentación clara de instalación y uso.
Un informe con resultados y conclusiones.
Presentación con demo funcional.
Buenas prácticas en equipo
Asignar responsables claros para cada tarea.
Hacer reuniones de sincronización cortas (daily stand-up).
Usar control de versiones con ramas para nuevas funcionalidades.
Respetar fechas de entrega intermedia y final.
Reflexión final
El éxito de un proyecto colaborativo no depende solo del modelo, sino también de la organización del equipo, la comunicación y la capacidad de adaptación. Iterar, validar y mejorar es el camino hacia un producto sólido y útil.