13. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El problema

📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/13-etapas-proyecto-machine-learning-parte-1/ El episodio de hoy de Un Podcast Ninja sobre Big Data es el primero de una saga de episodios en la que hablaremos sobre el flujo de trabajo en proyectos de Machine Learning. Empezamos por una parte crucial: Entender el problema que tenemos entre manos. ⭕️ Para refrescar de qué va esto del Machine Learning tenéis el episodio 7 del podcast: ¿Qué es el Machine Learning? Nuestro punto de partida es entender el problema que vamos a resolver. Lo más interesante del Machine Learning es que puede aplicarse en un montón de campos. Hoy trabajas con datos de un ecommerce, mañana con imágenes de una línea de producción, no hay límites. Al ser una disciplina tan transversal, no podemos aplicarla de la misma manera en todos los casos de uso. Tenemos que empezar por intentar comprender por qué un cliente determinado está intentando resolver el problema que nos ha presentado y qué valor va a obtener de la solución que le demos. Hay que tener en cuenta cómo se va a utilizar el modelo de Machine Learning que obtengamos y cómo va integrarse en el negocio de nuestro cliente. Y ojo porque en ocasiones puede que la mejor solución ni siquiera incluya Machine Learning. Una vez que tengamos claro que aplicar Machine Learning es una opción válida tendremos que analizar el tipo de entradas que recibirá nuestro modelo y la variable objetivo que estamos intentando predecir. Además, haremos una aproximación - aunque sea de punto gordo - del tipo de problema de Machine Learning que vamos a resolver (clasificación, regresión, sistema recomendador...). Finalmente, tendremos que analizar el contexto en el que va a vivir nuestro modelo y las restricciones del entorno en el que se desplegará (si es que hay alguna). ¡Todo esto antes de tan siquiera recolectar ni un solo dato! Espero que el episodio de hoy os sea de provecho y que aprendáis algo de valor. Si es así, no olvidéis dejar un «Me gusta» y algún comentario al episodio en Ivoox o una valoración de 5 estrellas del podcast en Apple podcasts, en Spotify, en Google podcasts o donde quiera que escuchéis el podcast. Recordad que si tenéis cualquier duda o pregunta podéis contactar conmigo a través del formulario de contacto o podemos seguir la conversación en Twitter. Muchas gracias por estar ahí y os espero en el próximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data. ⭕️ Enlace al episodio 9 en el que hablábamos de predecir la bolsa y vimos cómo no podíamos predecir los movimientos de un stock basándonos únicamente en sus valores pasados. 

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