Relaciona los errores de ML con su tipo

Es vital detectar situaciones en las que el equipo de Machine Learning esté demasiado centrado en la metodología o simplemente entusiasmado con la ciencia detrás del proyecto, pero el caso de negocio no sea sólido o la empresa no esté lista para ejecutar con las salidas del modelo de ML. A continuación verás varias situaciones y tendrás que identificar a qué tipo de error de ML pertenecen.