3 Preguntas útiles antes de aplicar Machine Learning

Marzo 07, 2020

Todos queremos aplicar un modelo de machine learning, pero en algunas ocasiones no sabemos por donde empezar o cual es ese primer paso, debemos tener presente las siguientes recomendaciones antes de aplicar un modelo predictivo.

1. Definir el problema.

Definir un problema real de tu empresa o aplicación, de forma clara y precisa, para saber si corresponde atacarlo con Machine Learning.

Errores comunes:

  • No tienes problemas por resolver
  • Existían soluciones más simples
  • No puedes medir el impacto de tu modelo
  • No sabes si el problema ya ha sido resuelto
  • El problema era imposible de resolver

2. Preguntas clave por responder.

Debes reconocer el tipo de aprendizaje que necesitas.

Los dos primeros corresponden a Aprendizaje supervisado. Nos enfocaremos en este ya que es el que está teniendo más impacto en la industria (cf. Andrew NG).

  1. ¿ Qué beneficio piensas generar y para quién?
  2. Cuál de los siguientes funcionalidades te sería más útil para lograr ese objetivo:
    • No puedes medir el impacto de tu modelo
    • No sabes si el problema ya ha sido resuelto
    • El problema era imposible de resolver

3. Aterriza tu problema de aprendizaje supervisado

  1. ¿ Que tipo de variable es la que quiere predecir?
    • Continuo
    • Discreto
  2. ¿ cuál es tu definición de éxito de una predicción?
  3. ¿ Con qué datos contarías para hacer esta predicción?
  4. ¿ La pregunta que estás tratando de resolver pertenece a alguna disciplina en particular?
  5. ¿ Considerando tu intuición en la disciplina, crees que los datos te permitan predecir tu objetivo?

Es importante que tengas muy presente las recomendaciones anteriormente mencionadas, de esta manera te vas evitar algunos problemas tanto en costos como en tiempo.

@Sergiorubiano25