Qué se necesita para implementar machine learning
Hay compañías, aun enormes, que no adivinan, por poner un ejemplo, qué clientes del servicio se darán de baja de sus servicios (llamado churn en inglés). Estas compañías centran sus sacrificios en hallar mucho más clientes del servicio nuevos que los que se marchan, sin percatarse de que tienen suficientes datos para adivinar quién se marcha de la rivalidad. El cambio de pensamiento es muy apreciado: el valor financiero de sostener un cliente es bastante menor que el valor de conseguir uno nuevo. La previsión de bajas es indudablemente una aceptable forma de iniciar. El propósito de estos proyectos iniciales es tener ganancias veloces que asistan al negocio a comprender las opciones que se le abren y, por otra parte, las áreas de tecnología empezarán a valorar de qué forma integrarlo en sus sistemas.
En CleverData efectuamos este género de proyectos a lo largo de una media de 3 semanas.
Contrariedad en los Sistemas de Estudio Automático
Una de las razones por las cuales la implementación o despliegue de modelos de Estudio Automático es dificultosa es que aun la manera en que se elabora el término es falsa. De todos modos, en un sistema habitual para llevar a cabo modelos de Machine Learning, la una parte del modelo es un ingrediente pequeño. El modelo es una pequeña fracción de un sistema global.
Por ende, los sistemas de estudio automático necesitan la cooperación entre múltiples equipos y múltiples entendimientos. Esto quiere decir que la implementación del modelo no puede considerarse de manera apartada, sino debe planificarse a nivel de sistema.
Paso 4: Elaborar los datos
La preparación de los datos pertence a los pasos que necesita mucho más esfuerzo en la educación automático. Los primordiales desafíos a los que nos encaramos en esta etapa son los próximos:
Es bastante habitual que no tengamos todos y cada uno de los datos que deseamos tener. Por poner un ejemplo, si deseamos adivinar qué clientes del servicio tienen mucho más posibilidades de obtener un producto y los datos que poseemos surgen de una encuesta en Internet. Va a haber muchas personas que no haya rellenado todos y cada uno de los campos. Pero de este modo es la vida, y los datos incompletos son mejores que no tener datos. Entonces, ¿de qué forma tenemos la posibilidad de lidiar con datos incompletos?
Paso 2: Prepare los datos
Es esencial combinar las «tarjetas» que recibe, pues el orden en que se procesan los datos en su PC no ha de ser esencial. Asimismo es buen instante para ver nuestros apuntes y revisar si hay una correlación entre los distintos atributos («features», que son las columnas de nuestra banco de información o fichero) que acostumbramos a conseguir. Deberemos llevar a cabo Feature Selection, puesto que las que escojamos afectarán de manera directa a los tiempos de ejecución y desenlaces, asimismo tenemos la posibilidad de achicar dimensiones aplicando PCA si es requisito. Requerimos equilibrar la proporción de datos que contamos para cada resultado (clase), a fin de que sea representativo, en caso contrario, la educación puede estar sesgado hacia un género de contestación y en el momento en que nuestro modelo intente generalizar la información, fallará en ella. Asimismo requerimos dividir los datos en 2 conjuntos: uno para el entrenamiento y otro para la evaluación del modelo. Tenemos la posibilidad de dividir cerca de 80/20 pero puede mudar según la situación y el volumen de datos que tengamos. En esta etapa, asimismo tenemos la posibilidad de preprocesar nuestros apuntes a través de la normalización, la supresión de repetidos y la corrección de fallos.
Primeramente, ¿qué es la educación automático?
Machine Learning es una especialidad en el campo de la IA (inteligencia artificial) (inteligencia artificial) que busca dotar a las máquinas de la aptitud de estudiar, esto es, de producir conocimiento desde una serie de vivencias. Para comprender mejor, considere la comparación: desarrollar una máquina a fin de que se mueva es muy distinta a dejar que se mueva.
Ciertas técnicas en el estudio automático son árboles de resolución, modelos de regresión, modelos de clasificación, técnicas para producir clusters y, quizás, las redes neuronales mucho más recordadas.
