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10 consejos para empezar a aplicar Machine Learning

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 16/07/2019

Sabemosque el Machine Learning es una de las últimas innovaciones que llamapoderosamente tu atención y es muy probable que ya estés en el camino delaprendizaje para saber cómo implementar tu propio modelo.

Pero, también es muy probable que, en este camino de la implementación, te estés topando con algunos obstáculos que no esperabas, ¿verdad?

Esto sucede porqué muchas veces no se tiene muy en claro cómo empezar a trabajarlo, sin embargo, y a pesar de estas dificultades, no tienes que preocuparte.

¿Sabes por qué? porque en el artículo de hoy, te vamos a dar 10 consejos claves que debes tomar en cuenta al aplicar Machine Learning

1. Comienza con un proyecto sencillo

Proyecto sencillo

Sí,sabemos que este consejo puede ser un poco obvio, pero, lo cierto, es quemuchas veces queremos correr antes de caminar.

Locual, nos lleva a tomar la decisión de apostar por un proyecto mucho máscomplicado que al final del día se nos puede ir de las manos si no tenemos laexperiencia necesaria para afrontarlo.

Esto,aunque no lo creas, suele suceder en muchas empresas, las cuales tienen comofactor común no apostar por la inclusión de un proyecto predictivo de MachineLearning.

Lo que los lleva a que se enfoquen en conseguir un número de clientes mucho más grande de los que se van, claro, eso no está mal, pero si cuando no toman en cuenta los datos generados para realizar una predicción.

Ahora bien, seguramente te estés preguntando el por qué es tan importante la predicción, es fundamental para conocer el panorama de la cantidad de clientes que han decidido o están pensando irse con otras empresas.  

Por otro lado, implementar un proyecto predictivo en una empresa es de mucho valor, puesto que, el costo económico que genera conseguir un cliente nuevo es mucho más alto que el que genera mantener al que ya está.

Entonces, en conclusión, un proyecto predictivo es una muy buena forma de empezar en este ámbito, ya que, te ayudará a entender más a fondo sobre las posibilidades que el Machine Learning puede ofrecer.

2. Usael Machine Learning Supervisado como tu aliado

Siguiendo la misma rama del proyecto predictivo, te comentamos que el Machine Learning Supervisado, es tu aliado ideal para hacer predicciones de una manera más fácil usando data histórica. 

Pero, ¿qué puede hacer como tal el Machine Learning Supervisado? Además de predecir la demanda de un producto, puede detectar fraudes, determinar qué clientes se irán, entre otras tareas.

Además,te ofrece ventajas bastante significativas que van desde el fácilentendimiento, la resolución correcta de preguntas concretas y la evaluación dela calidad de los algoritmos antes de ponerlos en producción.

3. Recolecta datos que te ayuden a conocer a tus clientes

Clientes

Una vez que logras determinar qué busca y qué quiere un cliente, tienes más de la mitad del camino ganado.

Por ello, es ideal hacer uso de softwares que te permitan a recolectar datos e información sobre lo clientes de la empresa.

Estos softwares te permiten conocer mediante redes sociales, búsquedas y compras online, entre otras plataformas, el comportamiento exacto del prospecto al que la empresa le quiere vender, siendo una gran ventaja.

4. ¡Noolvides crear una base de datos!

En Machine Learning, la creación de las bases de datos tiene un poder asombroso y por ello, no debes dejarlas de lado porque no es una base de datos común y corriente, esta es completamente dinámica y automatizada.

¿Quéquiere decir esto? Que puedes verificar y chequear el comportamiento de losusuarios y las ventas en tiempo real, lo cual, es sumamente útil al momento detomar decisiones estratégicas.

5. El Big Data no siempre es tan necesario en el Machine Learning

Big Data

Sí, séque te estás preguntando ¿acaso el Machine Learning no depende de data?, y laverdad es que sí depende, pero de lo que no depende o lo que no necesariamenterequiere es trabajar con el Big Data.

¿Porqué? Porque lo en realidad requiere en Machine Learning es hacerse de unacantidad de datos que sean de calidad para poder crear algoritmos predictivosque (valga la redundancia) sean de muy alta calidad. 

Además,eecuerda que trabajar con Big Data es muy costoso y muchas empresas no cuentancon la infraestructura y los equipos necesarios para almacenar el alto volumende datos que genera el Big Data.

6. Tratade utilizar Machine Learning en la nube

Muchaspersonas prefieren desarrollar el Machine Learning bajo los programas R o Python,pero no es la única manera, ya que, puedes apostar por plataformas que seencuentren en la nube.

La ventaja más grande que tiene trabajar en la nube es que contemplan sistemas basados en API, los cuales facilitan la reutilización de algoritmos y el acceso a sus funcionalidades, ya que, residen en un mismo lugar.

Esta ventaja ha sido reconocida por empresas como Facebook y Amazon , las cuales ya están implementando el Machine Learning, mediante una nube interna que forma parte de la infraestructura de la compañía.

7. Procura mantener seguros tus datos

Datos seguros

Esteconsejo no te lo puedes tomar para nada a la ligera, ya que, una fuga de datos,te puede traer grandes problemas.

Poreso, te recomendamos tener un algoritmo que autodestruya, proteja o bloquee ladata informativa en caso de que haya una fuga o caigan en las manosequivocadas.

8. Desarrollaproyectos eficaces

Hagaslo que hagas, enfócate siempre en desarrollar proyectos de Machine Learningeficaces y de calidad, además, que estén alineados a los objetivos que sebuscan cumplir.

9. Manténlas expectativas al margen

Coneste punto no te queremos decir que no mantengas tus expectativas altas, perosiempre hay que ser realista, y lo cierto, es que aún los métodos de MachineLearning no son precisos al 100%.

Por tanto, si tu proyecto alcanza una ponderación de un 80% o 90% de efectividad aún se encuentra dentro de los parámetros y en caso de que no fuese así, puedes combinar análisis para lograr mejorar tus resultados.

Porotro lado, si posees una métrica de 90% en la cual los mensajes son positivos,el algoritmo podría tener el mismo número de exactitud.

Pero,si en caso contrario, el porcentaje de mensajes negativos en los datosiniciales es bajo, no debería ser aceptable, ya que, sería muy complicadoconstruir un sistema con alta precisión a partir de esos números.

Portanto, es muy probable que no valga la pena, de igual manera, recuerda que elMachine Learning se trata de ensayo y error para perseguir las mejoras.

10. Siaún no has empezado a desarrollar el Machine Learning, ¡empieza ya!

Estamos en una era donde las ventajas competitivas son muy altas, las empresas están desarrollando cada día herramientas y procesos que les ayuden a aumentar su potencial y por supuesto, sus ventas.

Además,no es secreto para nadie que el Machine Learning, ofrece beneficiosindiscutibles a todas las áreas de negocio y cabe mencionar que no es necesariotener miles de datos para empezar a desarrollarlo.

Así que, ¡el momento de aprender e innovar con el Machine Learning es ahora! Sigue nuestros consejos, instrúyete lo más que puedas y prepárate para desarrollar proyectos en Machine Learning. 

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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