Casos de uso
En la enseñanza
dashAI permite a los docentes de cursos no computacionales (educación general, cursos puente, programas de diplomado) incorporar el ML como herramienta práctica:
- Los estudiantes experimentan con datos reales sin ninguna barrera de programación
- Cada acción produce evidencia visible: gráficos, métricas y comparaciones
- Los experimentos son reproducibles: un estudiante puede replicar el trabajo de otro
- Los docentes pueden diseñar actividades donde el objetivo sea comparar y justificar decisiones, no implementar algoritmos
info
dashAI está siendo adoptado en cursos universitarios en Chile como herramienta de apoyo para la enseñanza aplicada del ML.
En la investigación aplicada
Para investigadores de áreas no computacionales (ciencias sociales, salud, gestión) que necesitan el ML como herramienta metodológica:
- EDA visual para comprender la estructura y calidad de los datos
- Experimentación comparativa con trazabilidad completa
- Resultados descargables para informes y publicaciones
- Sin dependencia de programadores para el análisis exploratorio
Aprendizaje autónomo
Para personas motivadas que desean aprender ML de forma práctica:
- El ciclo del Workbench enseña el flujo real de un proyecto de ML
- Los errores son instructivos: métricas bajas indican qué ajustar
- La interfaz no oculta las decisiones: siempre se ven los modelos, los parámetros y las divisiones utilizadas
- Se puede iterar libremente: cada experimento es independiente