{"id":2873,"date":"2020-03-20T16:33:49","date_gmt":"2020-03-20T21:33:49","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2873"},"modified":"2024-05-20T07:38:34","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:34","slug":"lista-de-comprobacion-para-iniciar-un-proyecto-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"10 preguntas antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 preguntas antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >Preguntas que debe hacerse antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico:<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\" >1) \u00bfCu\u00e1l es el problema central y el enfoque del proyecto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\" >2) \u00bfQu\u00e9 par\u00e1metros se utilizar\u00e1n para medir el \u00e9xito del proyecto y con qu\u00e9 umbrales?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\" >3) \u00bfCon cu\u00e1ntos datos contamos para empezar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\" >4) \u00bfCu\u00e1ntos datos se pueden etiquetar antes de empezar el proyecto y cu\u00e1ntos se pueden generar al mes?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\" >5) \u00bfQu\u00e9 grado de subjetividad hay en el etiquetado realizado por los anotadores humanos?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\" >6) \u00bfQu\u00e9 metadatos estar\u00e1n disponibles para cada documento?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\" >7) \u00bfEs posible acceder a listas de entidades con las que nos encontraremos?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\" >8) \u00bfHay algo que podamos hacer para acelerar el proceso de recogida de datos y etiquetado?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\" >9) \u00bfExisten datos no etiquetados del mismo dominio o datos etiquetados que no est\u00e9n relacionados con la tarea de predicci\u00f3n piloto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\" >10) \u00bfExiste alguna base de datos conocida del texto espec\u00edfico del dominio que comparta un vocabulario (y entidades) similar?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 preguntas antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    M\u00e1s del 80% de los proyectos de ciencia de datos no pasan de las pruebas a la producci\u00f3n. Si todo el mundo est\u00e1 empezando un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico, \u00bfd\u00f3nde est\u00e1 fallando? Sin duda, las soluciones de ML aumentan la eficiencia de quienes se dedican a recopilar o analizar grandes cantidades de datos. Pero, a menudo, la amenazadora idea de c\u00f3mo poner en marcha un proyecto de este tipo nos impide hacerlo.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00bfC\u00f3mo empezar a abordar esta tarea? De la misma forma que se come un elefante: bocado a bocado. A trav\u00e9s de mi experiencia dirigiendo a mi equipo en la construcci\u00f3n de una plataforma de IA est\u00e1ndar (<a href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/\">Barra de herramientas Skim AI para Chrome<\/a>) y soluciones personalizadas, he identificado las 10 preguntas que hay que hacerse antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico. Con estas 10 preguntas contestadas, tendr\u00e1s una base clara de c\u00f3mo abordar el proyecto.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>Preguntas que debe hacerse antes de iniciar un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\"><\/span>1) \u00bfCu\u00e1l es el problema central y el enfoque del proyecto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p>Hay varias respuestas v\u00e1lidas para esta pregunta, as\u00ed que vamos a desglosarla. En primer lugar, identifique el objetivo general: \u00bfnecesita extraer informaci\u00f3n o clasificarla?\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, identifique con qu\u00e9 nivel de detalle debe ejecutarse. Por ejemplo, \u00bfdebe el modelo analizar por nivel de frase o a nivel de todo el documento? \u00bfO necesita algo personalizado, como un subconjunto de frases de un p\u00e1rrafo que quiz\u00e1 no sea ideal para aplicar con gran precisi\u00f3n?<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\"><\/span>2) \u00bfQu\u00e9 par\u00e1metros se utilizar\u00e1n para medir el \u00e9xito del proyecto y con qu\u00e9 umbrales?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Determine los resultados cuantitativos deseados. Tal vez desee aumentar la cantidad de datos clasificados con la extracci\u00f3n automatizada de datos. En este caso, debe indicar en cu\u00e1nto. O quiz\u00e1 quiera aumentar la cantidad de datos que se etiquetan colectivamente como empresa o poder hacer una predicci\u00f3n con un cierto nivel de precisi\u00f3n. Sea cual sea el objetivo, d\u00e9jelo claro y establezca m\u00e9tricas cuantificables.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\"><\/span>3) \u00bfCon cu\u00e1ntos datos contamos para empezar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Lo ideal es disponer de entre dos mil y cinco mil puntos de datos para empezar. <em>cada<\/em> categor\u00eda de clasificaci\u00f3n. Es beneficioso disponer de otros cincuenta o cien mil fragmentos de texto sin etiquetar, art\u00edculos o equivalentes para utilizarlos como capa en el modelo. Si estuviera creando un clasificador de sentimiento o de otro tipo para las menciones de un producto en los datos de noticias, seguir\u00eda siendo bueno tener unos cientos de miles de noticias que mencionen productos y la industria para la que est\u00e1 creando el modelo, incluso si esos art\u00edculos no est\u00e1n etiquetados. <\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\"><\/span>4) \u00bfCu\u00e1ntos datos se pueden etiquetar antes de empezar el proyecto y cu\u00e1ntos se pueden generar al mes?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Como se menciona en la pregunta 3, el n\u00famero m\u00ednimo de puntos de datos necesarios es de 5.000 por categor\u00eda para desarrollar un modelo que proporcione resultados cercanos a la precisi\u00f3n humana. Para establecer un calendario realista, debe tener en cuenta el tiempo que se tardar\u00eda en etiquetar manualmente ese primer conjunto.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\"><\/span>5) \u00bfQu\u00e9 grado de subjetividad hay en el etiquetado realizado por los anotadores humanos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p style=\"text-align: center;\">Sobre metodolog\u00eda:<\/code><\/pre>\n<p>A veces hay que simplificar el sistema para desplegar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico \u00fatil. A menudo, esto se debe a que no se dispone de datos suficientes para crear un modelo con precisi\u00f3n humana que distinga entre categor\u00edas.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00bfEs su metodolog\u00eda f\u00e1cil de entender para un ser humano? \u00bfSus categor\u00edas de clasificaci\u00f3n son distintas y tienen algunas diferencias de vocabulario entre categor\u00edas, o es dif\u00edcil distinguirlas debido a la subjetividad y a la incapacidad de definir reglas con certeza?<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Si un humano no puede tomar una decisi\u00f3n en uno o dos segundos, una m\u00e1quina va a tener un problema. Algunos equipos alivian esta situaci\u00f3n creando una categor\u00eda de clasificaci\u00f3n \"mixta\", y marcan la categor\u00eda para que la revise un analista del mismo modo que cuando un Tesla no est\u00e1 seguro de qu\u00e9 hacer en una situaci\u00f3n confusa pide al conductor que tome el control del volante.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\"><\/span>6) \u00bfQu\u00e9 metadatos estar\u00e1n disponibles para cada documento?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Resulta \u00fatil determinar los elementos de informaci\u00f3n que podr\u00e1 recopilar de cada documento de su base de datos. Puede incluir datos como el autor, la fecha, la hora, la secci\u00f3n del peri\u00f3dico, la ubicaci\u00f3n, la fuente, la categor\u00eda o las entidades implicadas (entre muchos otros). <\/p>      \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\"><\/span>7) \u00bfEs posible acceder a listas de entidades con las que nos encontraremos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>       \n    <p>La mayor\u00eda de los proyectos de extracci\u00f3n de datos quieren extraer f\u00e1cilmente las entidades (personas, lugares y cosas) de un fragmento de texto. Muchas empresas desean asignar esos datos a un cliente concreto o mostrar an\u00e1lisis a nivel de entidad a un usuario final (probablemente un cliente). Si necesita hacer coincidir una entidad del texto con una de su base de datos, resulta \u00fatil escribir las coincidencias deseadas.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, si ya tiene entidades etiquetadas en el texto, la construcci\u00f3n de un modelo para extraer entidades del nuevo texto tendr\u00e1 un alto nivel de precisi\u00f3n. Este es especialmente el caso si el objetivo es etiquetar todas las variaciones de una \u00fanica entidad unificada (por ejemplo, emparejar \"Facebook\", \"WhatsApp\" e \"Instagram\" con su s\u00edmbolo burs\u00e1til compartido \"FB\"). La creaci\u00f3n de una lista maestra de entidades tambi\u00e9n es \u00fatil si hay varias formas de encontrar una entidad mencionada en un texto que luego es necesario mostrar en una interfaz front-end orientada al cliente, como un cuadro de mandos de BI.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\"><\/span>8) \u00bfHay algo que podamos hacer para acelerar el proceso de recogida de datos y etiquetado?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Los datos son una ventaja competitiva que le permite construir modelos. Deber\u00eda plantearse desarrollar esta capacidad internamente o externalizarla para sus futuros proyectos.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Si no dispone de un equipo interno, considere la posibilidad de subcontratar la recopilaci\u00f3n de datos a empresas de la India o Europa del Este. Tienen tarifas muy competitivas que oscilan entre 500 y 1.000 euros al mes por un recopilador de datos, en funci\u00f3n de lo sofisticado que sea su sistema de etiquetado.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\"><\/span>9) \u00bfExisten datos no etiquetados del mismo dominio o datos etiquetados que no est\u00e9n relacionados con la tarea de predicci\u00f3n piloto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Por ejemplo, \u00bfhay todav\u00eda muchos datos por etiquetar que est\u00e9n almacenados en la base de datos, para este problema en particular u otros documentos espec\u00edficos del dominio para los que crearemos modelos en el futuro?<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Si es as\u00ed, puede construir o adaptar varios modelos ling\u00fc\u00edsticos para aumentar el rendimiento de la mayor\u00eda de las soluciones. Esto se debe a que incluso los datos sin etiquetar son \u00fatiles para que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico extraigan el significado de las relaciones que ya existen en el texto sin etiquetar.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\"><\/span>10) \u00bfExiste alguna base de datos conocida del texto espec\u00edfico del dominio que comparta un vocabulario (y entidades) similar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Por la misma raz\u00f3n expuesta anteriormente, los datos espec\u00edficos de un dominio son muy \u00fatiles para ML\/NLP. A menudo, alguien o alg\u00fan proveedor de datos tendr\u00e1 lo que necesitas para empezar, a veces de forma gratuita. Muchos proyectos de investigaci\u00f3n se plantean compartir sus conjuntos de datos, a menudo para uso no comercial. Env\u00edeles un correo electr\u00f3nico. Averigua cu\u00e1nto costar\u00eda acceder a ellos y si existen API.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Google, Facebook, los gobiernos, los proveedores de datos de mercado, los proyectos de investigaci\u00f3n y otros pueden ayudarle a sembrar su conjunto de datos inicial con datos que ponen a disposici\u00f3n de la comunidad. A menudo, disponer de un conjunto de datos tan amplio aumenta tu capacidad para sacar m\u00e1s partido a tus modelos, incluso si tienes datos propios menos etiquetados.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Questions to Ask Before Starting a Machine Learning Project Over 80% of data science projects fail to go beyond testing and into production. If everyone is starting a machine learning project, where is it going wrong? 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