Si estás en el mundo de la informática, probablemente escuches dos palabras a menudo: machine learning.
¿Pero cómo puedes decidir poner tus manos sobre un modelo y obtener algunos beneficios?
En el mundo actual, la información es poder. Pero la información es inútil a menos que puedas procesarla rápida y eficazmente. Y ni siquiera un equipo informático de 100 personas puede hacerlo tan rápido como un modelo de aprendizaje automático.
Básicamente, cada área de negocio puede recibir un impacto positivo de la IA, y en particular del machine learning.
Pero, ¿cómo puede ayudarte específicamente para tu negocio?
Tenemos una fórmula de siete pasos para ti.
Paso 1: Recopilar datos
Cuando tienes un problema que quieres resolver, es que puedes comenzar. Tendrás que investigar y buscar datos, agrupa toda la información porque la usarás más tarde para alimentar tu máquina.
Además, ten en cuenta que la calidad y la cantidad de información que estás recogiendo es clave porque impactará directamente el éxito de tu modelo.
Paso 2: Prepara los datos
Este es un paso para ver un panorama más amplio. Echa un vistazo con cuidado. Mira más de cerca y entra en detalles. Mira si algunos de tus datos se correlacionan con diferentes características. Esta es la clave. Las características impactarán en los tiempos de ejecución y en los resultados. Si no tienes suficiente información, es probable que el modelo falle.
Además, equilibra la cantidad de datos que tienes para cada clase, para que el modelo no falle cuando trate de generalizar. Debes separarlo en dos grupos: Uno para el entrenamiento y otro para la evaluación del modelo.
También es el momento de normalizar los datos, eliminar los duplicados y hacer correcciones.
Paso 3: Seleccionar el modelo
El modelo depende del objetivo que se desea alcanzar. Si buscas una predicción, usarás regresión lineal, y algoritmos si buscas una clasificación. Y así sucesivamente.
Paso 4: Trabaja en el modelo de tu máquina
Este es el paso en el que se entrenan esos conjuntos de datos para ejecutar el modelo sin problemas y ver mejoras en la tasa de predicción. Ejecuta la prueba de pesos aleatorios. Estos son los valores que afectan a la relación entre las entradas y las salidas. El algoritmo los ajusta automáticamente cada vez que los entrena.
Paso 5: Evaluar
Esto es esencial. Tendrás que confrontar el modelo con entradas desconocidas para verificar su precisión. Si la precisión es igual o inferior al 50%, será mejor que lo repases de nuevo. Si llega al 90% o más, puedes estar seguro de los resultados que muestra el modelo.
Paso 6: Analizar la evaluación
Si la precisión mostró un porcentaje no relacionable, es mejor volver a entrenar el modelo.
Mira el parámetro de la tasa de aprendizaje. Se usa como un valor que multiplica el gradiente. Gradualmente, acércalo al mínimo global para minimizar el costo de la función.
Cada algoritmo tiene su propio parámetro para ajustar, así que búscalo y ajústalo. La paciencia en este arte es clave.
Paso 7: Listo para la predicción
Después de afinar tu modelo, estás listo para inferir resultados.
Un modelo de machine learning es la mejor manera de llevar un negocio al siguiente nivel. Sin embargo, no es un proceso simple. Necesitarás mucha paciencia y probablemente algo de ayuda. Un mal modelo de aprendizaje automático puede ser incluso peor que ningún modelo de aprendizaje automático. Pero desarrollar un modelo eficiente para construir sus datos es la mejor manera de mejorar los procesos de toma de decisiones en cualquier tipo de compañía.
