{"id":4902,"date":"2022-12-21T17:39:41","date_gmt":"2022-12-21T22:39:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4902"},"modified":"2024-04-29T17:27:39","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:39","slug":"consejos-para-dirigir-un-proyecto-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"Consejos para dirigir 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\" >6 consejos para dirigir 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\" >1. Definir los objetivos y especificar los requisitos del proyecto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\" >2. Elabore una lista de comprobaci\u00f3n antes de iniciar su proyecto de ML<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\" >3. Planificar y definir el proceso iterativo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\" >4. Recopilaci\u00f3n de datos hist\u00f3ricos de los sistemas existentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\" >5. Garantizar el acceso a los datos necesarios<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\" >6. Evaluar y obtener la pila tecnol\u00f3gica adecuada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#How_Can_Skim_AI_Help\" >\u00bfC\u00f3mo puede ayudar Skim AI?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>6 consejos para dirigir un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221209-4_Tips-For-Leading-a-Machine-Learning-Projec-1200x628-1.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo ya no son solo palabras de moda. Esta tecnolog\u00eda, anta\u00f1o fronteriza, se ha convertido en un componente crucial de la pila tecnol\u00f3gica de empresas y startups, lo que ha transformado el desarrollo de software. Dado que el Machine Learning (ML) est\u00e1 entrelazado con los procesos de toma de decisiones en las empresas, queremos hacer la distinci\u00f3n de que la pila de tecnolog\u00eda ML es un proceso y no solo una pieza est\u00e1tica de software.<\/p>\n<p>Las soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n impulsadas por la disponibilidad y la cantidad de los datos adecuados, lo que cambia nuestra forma de pensar sobre la construcci\u00f3n, el mantenimiento y la mejora de la infraestructura. La creaci\u00f3n de soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico no es sencilla debido a estos factores. Los cient\u00edficos de datos, los desarrolladores de software y los ingenieros de DevOps deben colaborar en varias \u00e1reas para producir una soluci\u00f3n \u00fatil. En este art\u00edculo se describen 6 buenas pr\u00e1cticas que toda organizaci\u00f3n que lidere un proyecto de Machine-Learning deber\u00eda seguir.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\"><\/span>1. Definir los objetivos y especificar los requisitos del proyecto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Definir una meta u objetivo concreto no es tan sencillo como parece. Existen diversos enfoques para resolver un problema, y no siempre est\u00e1 claro cu\u00e1l es el mejor. Puede resultar tentador dedicar menos tiempo a definir claramente los objetivos, pero los objetivos mal definidos son la forma en que los proyectos acaban descarrilando las iniciativas, ya que el equipo que construye la soluci\u00f3n no sabr\u00e1 a qu\u00e9 dar prioridad y puede perderse probando para ver qu\u00e9 pueden conseguir varios modelos y destruir el impulso del proyecto, la probabilidad de que se ponga en marcha y el retorno de la inversi\u00f3n (ROI) debido a un desarrollo interminable. <\/p>\n<p>Tener objetivos y prioridades claramente definidos es esencial para gestionar los objetivos de aprendizaje autom\u00e1tico de su empresa. A menudo acabar\u00e1 sobrepasando los plazos debido a un alcance cada vez mayor y a la falta de criterios de evaluaci\u00f3n, lo que puede hacer que deje de centrarse en identificar las soluciones que tienen un ROI y cumplen los objetivos de su empresa. Desde el principio del proyecto, todo el mundo debe trabajar con el mismo objetivo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\"><\/span>2. Elabore una lista de comprobaci\u00f3n antes de iniciar su proyecto de ML<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deber\u00eda tener un concepto s\u00f3lido de c\u00f3mo aparecer\u00e1 su progreso incluso antes de escribir su primera l\u00ednea de c\u00f3digo. Piensa en las siguientes preguntas antes de empezar tu proyecto de ML:<\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 quiere conseguir su proyecto de ML?<br \/>\n\u00bfDispone de los datos adecuados?<br \/>\n\u00bfC\u00f3mo se evaluar\u00e1 el rendimiento del modelo?<br \/>\n\u00bfEs necesario que el modelo sea ligero y se ejecute en la m\u00e1quina de un usuario o en el servidor de la empresa?<br \/>\n\u00bfPuede el modelo procesar los datos por adelantado o necesita un modelo ligero que pueda funcionar en tiempo real?<br \/>\n\u00bfExiste la infraestructura necesaria?<br \/>\n\u00bfEs el rendimiento adicional de modelos m\u00e1s grandes y m\u00e1s GPU realmente importante para el caso de uso o merece la pena el retorno de la inversi\u00f3n?<br \/>\n\u00bfCu\u00e1les son los requisitos para el despliegue?<br \/>\n\u00bfEs necesaria la explicabilidad?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\"><\/span>3. Planificar y definir el proceso iterativo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Aunque el modelo inicial se est\u00e9 utilizando en producci\u00f3n, tu trabajo a\u00fan no ha terminado. La clave para implementar con \u00e9xito el aprendizaje autom\u00e1tico es empezar poco a poco, poner en marcha un MVP con los datos de los que se dispone y comparar la soluci\u00f3n para ver si la precisi\u00f3n del modelo es o puede ser comparable con el rendimiento a nivel humano. Una vez hecho esto, se eval\u00faa si hay retorno de la inversi\u00f3n en iteraciones posteriores, invirtiendo en obtener m\u00e1s y mejores datos y, potencialmente, resolviendo los casos extremos que no tienen suficientes datos con t\u00e9cnicas que no sean de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>Repita siempre el procedimiento para cada nueva soluci\u00f3n y realice los cambios antes de la siguiente iteraci\u00f3n. Los objetivos empresariales casi siempre var\u00edan. A medida que evolucionan la tecnolog\u00eda subyacente, la investigaci\u00f3n, los m\u00e9todos y el hardware para alimentar las soluciones de c\u00e1lculo intensivo. Todo ello puede dar lugar a la necesidad de afinar u optimizar el modelo para adaptarlo a las condiciones cambiantes del mundo o el sector en el que se opera, los datos con los que se trabaja, nuevas capacidades o sistemas totalmente nuevos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\"><\/span>4. Recopilaci\u00f3n de datos hist\u00f3ricos de los sistemas existentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A veces los requisitos no son muy obvios, lo que dificulta la identificaci\u00f3n inmediata del objetivo correcto. Cuando se integra Machine Learning en sistemas heredados, esto ocurre con frecuencia. Recopila toda la informaci\u00f3n posible del sistema actual antes de entrar en los detalles de lo que har\u00e1 tu aplicaci\u00f3n y la funci\u00f3n que desempe\u00f1ar\u00e1 el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n<p>De este modo, puede llevar a cabo la tarea encomendada utilizando datos hist\u00f3ricos. Adem\u00e1s, estos datos pueden se\u00f1alar inmediatamente las \u00e1reas que necesitan optimizaci\u00f3n y el curso de acci\u00f3n \u00f3ptimo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\"><\/span>5. Garantizar el acceso a los datos necesarios<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Una vez que se tiene una idea del tema, se necesita informaci\u00f3n pertinente. Merece la pena buscarla porque la mayor\u00eda de las fuentes de datos son accesibles gratuitamente en sitios web como <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\">Kaggle<\/a> y <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/index.php\">Conjuntos de datos de la UCI<\/a>. Si su problema es distinto, puede que necesite recopilar, organizar y almacenar sus propios datos. El scraping de Internet y la categorizaci\u00f3n manual de los datos que recopile son dos opciones frecuentes. Obtener la calidad adecuada y la cantidad suficiente de los datos que necesita suele ser lo que le permitir\u00e1 crear soluciones de ML \u00fatiles que tengan m\u00e1s probabilidades de entrar en producci\u00f3n tras las pruebas iniciales.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\"><\/span>6. Evaluar y obtener la pila tecnol\u00f3gica adecuada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los modelos de ML elegidos deben ejecutarse manualmente para comprobar su precisi\u00f3n despu\u00e9s de la selecci\u00f3n. Por ejemplo, en el caso del marketing por correo electr\u00f3nico personalizado, debe adaptar su estrategia y probar m\u00e1s variables si los correos electr\u00f3nicos promocionales que se env\u00edan no generan una tasa de conversi\u00f3n superior a la de referencia.<\/p>\n<p>Es necesario seleccionar la mejor tecnolog\u00eda tras realizar pruebas manuales con \u00e9xito. Los equipos de ciencia de datos deben tener libertad para elegir entre varias pilas tecnol\u00f3gicas para permitir la experimentaci\u00f3n y la selecci\u00f3n de la pila tecnol\u00f3gica que simplifique el ML. La evaluaci\u00f3n comparativa debe realizarse en funci\u00f3n de la velocidad, la estabilidad, el rendimiento de la inversi\u00f3n, la capacidad para resolver problemas de los trabajadores y los clientes, los casos de uso futuros y el rendimiento en el dispositivo o en la nube.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Skim_AI_Help\"><\/span>\u00bfC\u00f3mo puede ayudar Skim AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo requieren amplios conocimientos del dominio, acceso a datos etiquetados de alta calidad y recursos inform\u00e1ticos para el entrenamiento y la mejora continuos de los modelos. La mejora de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico es una habilidad que evoluciona a partir de abordar met\u00f3dicamente las deficiencias de los modelos existentes con las restricciones dadas. Skim AI proporciona soluciones \u00fatiles para personas de todos los niveles, desde estudiantes hasta directores ejecutivos, que le ayudan a eliminar el ruido, discernir mejores perspectivas y tomar mejores decisiones basadas en datos que cuentan.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Tips For Leading a Machine Learning Project Machine Learning and Deep Learning are no longer just hype and buzzwords. The once frontier technology has evolved into a crucial component of the technology stack of enterprises and startups; this has transformed software development. 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