En este artículo explicaremos el proceso para construir un modelo de Machine Learning en 7 pasos.
Entender el problema del negocio
Antes de ponernos a diseñar un modelo de machine learning, tenemos que entender el problema del negocio. Todos los modelos de machine learning sirven para solucionar un problema en cualquier negocio. Entonces vamos a comenzar haciendo preguntas como:
- ¿Cuál es el objetivo?
- ¿Qué queremos predecir?
- ¿Qué procesos existen ahora mismo?
- ¿Cuál es el impacto potencial?
Realizar un análisis de viabilidad
Una vez contestadas todas estas preguntas, tenemos que hacer un análisis de viabilidad antes de comprometernos con un proyecto. Aquí es el momento de hacer un pequeño análisis exploratorio para entender los datos y comprobar si será viable.
Preprocesar los datos
Es momento de preprocesar los datos. Ahora entenderás el famoso dicho que dice que un científico de datos pasa el 80% del tiempo procesando los datos. Es hora de hacer imputaciones de valores nulos, agregaciones, eliminación de columnas, etc.
Ingeniería y selección de características
¡Esta es la parte más creativa! Ya que tenemos que utilizar la ingeniería de características para darle más información al modelo.
Modelar y evaluar
Aunque sólo representa el 5% de todo el trabajo, no dudes que es la parte más importante. Tenemos que asegurar que el modelo de buenos resultados.
Producción
En esta parte seguramente necesitarás ayuda para que tus compañeros de IT implementen el modelo en producción y sea escalable.
Presentación al negocio
Crear un modelo nunca es el paso final, tenemos que monitorear y presentar los resultados al negocio para asegurarnos de sumar valor y que se adapte a todo el negocio.
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¡Nos vemos en clase!
