Machine Learning ya no es solo un subcampo de la inform谩tica, los gigantes de la tecnolog铆a lo han usado durante a帽os, en las recomendaciones de productos de Amazon, Google Maps y el contenido de Facebook, Instagram y Twitter muestran en las redes sociales.

Las empresas promedio enfrentan muchos desaf铆os para comenzar a utilizar Machine Learning, y en ocasiones esto se debe a que no saben c贸mo exactamente funciona, por esta raz贸n vamos a revisar ac谩 c贸mo funciona Machine Learning. Veamoslo como un flujo de trabajo en donde se deben cumplir cada una de las etapas.

C贸mo funciona Machine Learning

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Definir el Objetivo

Lo primero que debes realizar es seleccionar el objetivo, qu茅 es lo que quieres lograr con Machine Learning. Para esto se debe ser lo m谩s objetivo posible de acuerdo las caracter铆sticas de tu empresa o requerimiento as铆 como tambi茅n la informaci贸n que puedes conseguir.

Por ejemplo si eres una empresa que vende por internet, de repente tu objetivo ser铆a aumentar las ventas, pero ac谩 caemos en un objetivo muy general, porque para lograrlo podemos utilizar muchos mecanismos que no requieren Machine Learning, como por ejemplo reducir los precios, crear promociones, entre otros. Para este caso es recomendable reajustar el objetivo y pensar un poco en c贸mo podemos lograr m谩s ventas y de aqu铆 surge un nuevo objetivo que ser铆a recomendar a nuestros clientes productos espec铆ficos de acuerdo a las compras realizadas o las p谩ginas visitadas en nuestra tienda online, ac谩 el objetivo esta mejor estructurado y precisamente con este podemos implementar Machine Learning.

A veces definir un objetivo no est谩n f谩cil o evidente, por lo que en ocasiones es en este paso en donde se lleva gran parte de nuestro tiempo.

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Recolectar la data

Ahora que tenemos nuestro objetivo bien definido procedemos a recolectar la data que vamos a utilizar para nuestro algoritmo. En ocasiones este paso es relativamente f谩cil, ya que probablemente esta data ya la tengamos disponible, pero si por el contrario no la tienes ahora tendr谩s que ver c贸mo recolectarla y sobretodo esperar un tiempo prudencial para poder obtener suficiente y utilizarla con Machine Learning.

Ac谩 lo importante es recolectar la informaci贸n adecuada, porque no toda la data es 煤til para manipularla, por ejemplo si continuamos con el ejemplo de la tienda de ventas por internet, ac谩 es importante recolectar la data de las p谩ginas visitas, el tiempo que estuvo observando la informaci贸n que conten铆a, as铆 como tambi茅n si en alg煤n momento coloco el producto en el carrito de compra pero posteriormente se arrepinti贸 en comprarlo, informaci贸n como esta es la importante recolectar.

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Preparar la data

Ya que hemos recogido todo la data que hemos podido, llega el momento de prepararla, a este paso normalmente se le conoce como preprocesamiento de datos, y es fundamental para cualquier an谩lisis de Machine Learning, es en este punto en donde limpiamos los datos, la formateamos para que este acorde al algoritmo a utilizar.

En este proceso tambi茅n podemos verificar si necesitamos m谩s datos o si por el contrario debemos desechar alguno porque no es necesario o no esta recolectado correctamente. Este paso es muy importante y no se debe saltar en ning煤n momento.

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Seleccionar el algoritmo

De acuerdo a la data ya preprocesada podemos definir que algoritmo聽es el m谩s adecuado implementar, si un algoritmo de aprendizaje supervisado o por el contrario uno de aprendizaje no supervisado.

Para este selecci贸n debemos evaluar el objetivo que definimos y los datos que tenemos disponible y de acuerdo a esto definir el algoritmo adecuado.

Por ejemplo para nuestro ejemplo, vamos a utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado, ya que al final queremos un conjunto de productos que le podemos recomendar a cada uno de nuestros clientes, por lo que los agruparemos de acuerdo a las p谩ginas visitadas en la tienda online.

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Entrenar el modelo

Seleccionado el algoritmo a implementar iniciamos el proceso de entrenamiento del modelo con la data ya preprocesada, la cual se divide en dos una parte se utiliza para entrenar el modelo y la otra la usamos posteriormente para evaluarlo.

Ac谩 se ingresa toda la informaci贸n necesaria que requiere y poderlo ajustar para obtener resultados satisfactorios y que cumplan con nuestro objetivo definido en un principio.

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Evaluar el modelo

Una vez entrenado el modelo procedemos a evaluarlo, ac谩 se ingresa la data que no utilizamos anteriormente y evaluamos los resultados obtenidos.

En este punto es probable que el resultado obtenido no sea adecuado e inclusive completamente err贸neo por lo que se deba devolver al punto anterior de entrenamiento del modelo y cambiar los ajustes ingresados ac谩. Estos dos etapas se pueden repetir tantas veces hasta que se encuentren resultados satisfactorios.

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Realizar predicci贸n

Una vez que obtenido un modelo adecuado y con el que hayamos obtenido resultados satisfactorio ya podemos implementarlo para poder realizar las predicciones, en este caso ya podemos ingresar data nueva al modelo y obtener resultados adecuados.

En cualquier proyecto de Machine Learning debemos seguir cada uno de estos pasos para obtener resultados satisfactorios, si te saltas alguno de ellos tenlo por seguro que lo 煤nico que obtendr谩s son errores porque cada una de estas etapas se deben cumplir.

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2 comentarios en “驴C贸mo funciona Machine Learning?”

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