Sesion final del Proyecto Rachael Tatman: se entrena un Random Forest sobre las propiedades acusticas del dataset Gender Recognition by Voice, se leen la matriz de confusion y el classification_report, y se conecta el excelente resultado obtenido con la historia real de sesgo de genero en el reconocimiento de voz de Google que investigo Rachael Tatman en 2016.
Sesion final del Proyecto Katy Payne: se entrena un Random Forest sobre los MFCC de gatos y perros, se lee la matriz de confusion 2×2 y el classification_report, y se comparan los resultados con los del Proyecto Laennec para mostrar como el desequilibrio y el numero de clases afectan al rendimiento de un modelo.


