En la actualidad, estamos experimentando un importante crecimiento del aprendizaje automático, el cual se ha venido involucrando en más y más procesos empresariales, quienes están adoptando tecnología para optimizar procesos.
A pesar de que el crecimiento ha sido bastante importante, en ocasiones las organizaciones se enfrentan al desafío de aprender y adaptarse a este nuevo enfoque, por lo que generalmente los resultados pueden no ser exactamente lo que esperamos.
Para ello, hemos seleccionado algunas de las claves que debes considerar para lograr un aprendizaje automático efectivo.
Identificar y entender las necesidades empresariales
La primera fase de cualquier proyecto de aprendizaje automático que sea capaz de ofrecer resultados eficientes, es determinar y entender cuáles son esas necesidades que la empresa está tratando de resolver antes de intentar dejarlo en manos de un modelo de aprendizaje automático.
Esta es una tarea que fundamentalmente debe ser desarrollada de la mano de los líderes operativos de las empresas, ya que estos están involucrados directamente con aquellos procesos que pueden generar algún tipo de impacto positivo o negativo dentro de la empresa.
El objetivo es lograr transformar este conocimiento en una descripción clara del problema o necesidades que puedan permitir establecer adecuadamente el proyecto de aprendizaje automático, diseñando una estrategia preliminar que permita orientarse a los objetivos, e incluso la forma en la que serán medibles los resultados.
Desarrolla un conjunto básico de características
Esto permite que la puesta en marcha sea más rápida y simple, para que las tareas se ejecuten con mayor facilidad.
Comenzar utilizando funciones básicas que estén correlacionadas, ofrece una lectura inicial del rendimiento sin profundizar en la creación de un conjunto de funciones.
Revisar y simplificar los datos
La selección de datos es un proceso que necesariamente toma su tiempo, lo que hace que en el proceso puedan surgir errores.
Al haber identificado los objetivos o problemas, podemos diseñar un árbol de decisiones simple que nos permita establecer separados para cada segmento, para que los algoritmos de agrupamiento deriven segmentos eficientes.
La idea es poder simplificar los datos en problemas simples, establecer límites claros que tengan un funcionamiento más eficiente.
Establece metadatos y datos referencia que sean consistentes y de alta calidad
Esta característica permite garantizar que exista una coherencia entre los metadatos y los datos de referencia, que permitan conseguir alta calidad y rendimiento.
Defina cuáles son los resultados esperados
Establecer y entender cuáles son los resultados esperados, nos dan las herramientas para verificar si el modelo es o no efectivo.
Dentro de la perspectiva de la IA, se establecen evaluaciones de métricas de modelos, cálculos de matriz de confusión, KPI, métricas de rendimiento de modelos, medidas de calidad de modelos además de una determinación final que define si el modelo puede cumplir con los objetivos comerciales establecidos.
Los puntos de referencia son útiles en el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que permiten establecer un punto de comparación para medir el rendimiento del modelo.
Probar el modelo y ponerlo en funcionamiento
Una forma ágil y funcional de hacer pruebas en un modelo de aprendizaje automático, es a través de la puesta en funcionamiento en escenarios de implementación en un entorno de nube.
El análisis de los errores del modelo permite identificar el tipo de errores que comete el modelo de aprendizaje automático, por lo que el proceso de revisión permite corregir patrones característicos que puedan abordarse.
Es importante garantizar que entendemos los entresijos en las métricas de rendimiento y la forma en que estos pueden afectar los objetivos de la organización.
Una vez que se ha logrado consolidar un modelo de aprendizaje automático, entonces es momento de hacerlo funcionar para determinar si este realmente funciona como debería.
El proceso de implementación del modelo permite medir y monitorear continuamente su desempeño, en un ambiente real permitiendo evaluar el rendimiento general, y apoyando en el proceso para corregir errores.
Repetir o ajustar el modelo
Una de las ventajas de los modelos de aprendizaje automático, es que pueden ajustarse de acuerdo a las debilidades que se puedan determinar en su puesta en funcionamiento, y precisamente aquí es donde juega un rol primordial el hecho de poder tener claros los objetivos y resultados esperados de este modelo.
Es recomendable, diseñar un plan que permita establecer buenas comparaciones entre las nuevas versiones del modelo y la existente.
Cuando sea necesario, se puede repetir el proceso y adecuar las mejoras que sean necesarias para cubrir los requisitos comerciales, incluso si estos cambian.
Generalización del equilibrio
Esta permite que el modelo se adapte fácilmente a datos nuevos e invisibles, manteniendo el equilibrio, para ello es recomendable, usar métricas de evaluación correcta que permitan seleccionar modelos que generalicen bien los datos nuevos.
Establece un mecanismo de prueba de evidencia en el mundo real
Aunque los modelos de aprendizaje, nos brindan una herramienta a través de la cual agilizar proceso, es necesario mantener un monitoreo constante de los resultados en un entorno real.
Esto permite obtener un enfoque más sólido para la metodología permitiendo realizar ajustes a filtros y jerarquías de variables, e incluso la adecuación del modelo de aprendizaje.
Comprende las limitaciones de tu modelo
Tener claras las limitaciones de un modelo de aprendizaje automático, permite entender en que momento podemos encontrar resultados poco precisos, ya que por lo general estos datos forma parte del proceso de toma de decisiones de las organizaciones.
En este sentido es importante considerar el impacto que tiene la estabilidad en los usuarios y de esta forma estar preparados para iterar la solución adecuada.
Conclusiones
Los modelos de aprendizaje automático, pueden ayudar a generar valor empresarial, sin embargo, aplicarse adecuadamente es parte del proceso de éxito de estos modelos.
Es importante entender que estos modelos requieren tiempo para adaptarse a su curva de aprendizaje, los cuales deben ser contemplados en el proceso de implementación del modelo, en el que incluso se deben tomar en cuenta las modificaciones y adecuaciones necesarias hasta obtener un enfoque completamente eficiente.
