{"id":5612,"date":"2020-09-21T14:18:07","date_gmt":"2020-09-21T17:18:07","guid":{"rendered":"https:\/\/tatic.net\/2-errores-tecnicos-comunes-en-proyectos-de-aprendizaje-automatico\/"},"modified":"2021-02-18T15:19:20","modified_gmt":"2021-02-18T18:19:20","slug":"2-errores-tecnicos-comunes-en-proyectos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tatic.net\/es\/blog\/2-errores-tecnicos-comunes-en-proyectos-de-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"2 errores t\u00e9cnicos comunes en proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

En los proyectos de Machine Learning, los resultados no siempre son los esperados. Por ejemplo, es posible que no <\/span>se <\/span>puedan determinar las causas de los problemas investigados y, por lo tanto, no ayuden a tomar decisiones. En otras palabras, el aprendizaje <\/span>autom\u00e1tico no cumplir\u00e1 sus<\/span> objetivos. Ahora bien, \u00bfpor qu\u00e9 sucede esto?<\/span><\/h4>\n

En este art\u00edculo, abordaremos dos de los principales errores en la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Errores en los entregables del proyecto<\/h4>\n

El primer error t\u00e9cnico en los proyectos de Machine Learning del que vamos a hablar se refiere a<\/span> la forma como se entrega la informaci\u00f3n<\/b>.<\/span><\/p>\n

Las t\u00e9cnicas actuales de aprendizaje autom\u00e1tico construyen modelos matem\u00e1ticos. Estos modelos se basan en redes neuronales, regresiones lineales, entre otros. Mediante estas t\u00e9cnicas, es posible descubrir patrones o tendencias <\/span>ocultas <\/span>en los datos. Sin embargo, <\/span>cuando los resultados no est\u00e1n estandarizados solo se obtienen representaciones num\u00e9ricas<\/span>.<\/span><\/p>\n

Los n\u00fameros y las estad\u00edsticas pueden ser bastante dif\u00edciles de leer e interpretar comercialmente. Se presenta diversa informaci\u00f3n sin el tratamiento adecuado. Por tanto, esta informaci\u00f3n no se convierte en recomendaciones pr\u00e1cticas para la empresa.<\/strong> Es decir, tenemos mucho conocimiento, \u00a1pero no es aplicable en el negocio!<\/p>\n

Usemos como ejemplo el desarrollo de un modelo anal\u00edtico en una compa\u00f1\u00eda de seguros. Este tipo de modelo se puede utilizar para identificar de manera predictiva a los clientes que presentar\u00e1n una queja en el futuro. Los resultados del proyecto nos mostrar\u00e1n la aplicaci\u00f3n de los algoritmos involucrados y la construcci\u00f3n del mejor modelo anal\u00edtico. Y posteriormente, analizar\u00e1n los datos del cliente, realizar\u00e1n la previsi\u00f3n y obtendr\u00e1n una lista de clientes con alta probabilidad de reclamaci\u00f3n.<\/p>\n

Sin embargo, si esta informaci\u00f3n no est\u00e1 claramente organizada, <\/span>asociada <\/span>con la causa de las quejas, no ayudar\u00e1 a los tomadores de decisiones a abordar adecuadamente el problema. En resumen: el proyecto es consistente, pero sus entregas no corresponden con formatos de conocimiento procesables, que puedan fundamentar la definici\u00f3n de acciones <\/span>a tomar<\/span>.<\/span><\/p>\n

Errores en la medici\u00f3n de resultados<\/h4>\n

El segundo contexto en el que nos cuesta implementar<\/span> un aprendizaje automatizado en las<\/span> empresas es la<\/span> medici\u00f3n de los <\/b>resultados del proyecto<\/b> de machine learning.<\/b><\/p>\n

Es un hecho: medir los resultados con precisi\u00f3n es un requisito natural para cualquier proyecto en una organizaci\u00f3n, y el aprendizaje autom\u00e1tico no es diferente. Aqu\u00ed, la cuesti\u00f3n es asegurar la conexi\u00f3n <\/span>entre, las <\/span>estrategias soportadas por Machine Learning aplicadas en las \u00e1reas operativas de las empresas y su efectividad real en la resoluci\u00f3n de problemas.<\/span><\/p>\n

T\u00e9cnicamente, el Machine Learning no es c\u00edclico si no se asocia a una metodolog\u00eda para medir la eficiencia de la estrategia <\/span>con <\/span>relaci\u00f3n a las previsiones que ofrece. En t\u00e9rminos concretos, estamos hablando de hacer posible monitorear constantemente el <\/span>impacto del aprendizaje autom\u00e1tico en el rendimiento<\/b> de la empresa<\/b>.<\/b> \u00bfEn qu\u00e9 medida realmente marc\u00f3 la diferencia el conocimiento generado por \u00e9l para lograr los objetivos comerciales?<\/span><\/p>\n

La objetividad es un punto clave para analizar con precisi\u00f3n el resultado de cada medida implementada en funci\u00f3n de las decisiones tomadas. Por ejemplo, determine qu\u00e9 porcentaje de clientes se han quejado y cu\u00e1les han sido atendidos adecuadamente; o si se ha reducido la probabilidad de que el cliente vuelva a quejarse y en qu\u00e9 medida. En resumen, comprenda si los esfuerzos de la empresa relacionados con el aprendizaje autom\u00e1tico han logrado mejoras comerciales.<\/p>\n

Como hemos visto, definir<\/span> formatos de entrega que sean parte efectiva de las decisiones comerciales y asociar tasas de \u00e9xito medibles a la aplicaci\u00f3n de la informaci\u00f3n obtenida<\/b> son dos medidas fundamentales para evitar errores t\u00e9cnicos comunes, que podr\u00edan comprometer el uso del Machine Learning en el negocio.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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