Creación de aplicaciones basadas en el aprendizaje automático

Parte I. Encontrar el enfoque ML correcto

La mayoría de las personas o empresas de tienen una buena idea de los problemas que les interesa resolver: por ejemplo, predecir qué clientes abandonarán una plataforma en línea o construir un dron que siga a un usuario mientras esquía por una montaña. Del mismo modo, la mayoría de la gente puede aprender rápidamente a entrenar un modelo para clasificar clientes o detectar objetos con una precisión razonable dado un conjunto de datos.

Sin embargo, lo que es mucho más raro en es la capacidad de tomar un problema, estimar la mejor forma de resolverlo, construir un plan para abordarlo con ML y ejecutar dicho plan con confianza. Esta suele ser una habilidad que hay que aprender con la experiencia, tras múltiples proyectos demasiado ambiciosos y plazos incumplidos.

Para un producto determinado, existen muchas soluciones potenciales de ML. En la Figura I-1, puedes ver a la izquierda una maqueta de una posible herramienta de ayuda a la escritura, que incluye una sugerencia y una oportunidad para que el usuario proporcione su opinión. A la derecha de la imagen hay un diagrama de un posible enfoque ML para proporcionar dichas recomendaciones.

Figura I-1. Del producto al LD

Esta sección comienza cubriendo estos diferentes enfoques potenciales, así como los métodos para elegir uno sobre los demás. Luego se sumerge en los métodos para conciliar ...