Las 7 claves para implementar con éxito Machine Learning en su empresa
El Machine Learning es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Es una disciplina de Inteligencia Artificial basada en el concepto de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones sin o con una mínima intervención humana. Como los datos se producen constantemente, las soluciones de aprendizaje automático se adaptan de forma autónoma, aprendiendo de nueva información, así como de procesos anteriores.
La mayoría de las empresas que manejan big data están reconociendo el valor del Machine Learning (por ejemplo, el aprendizaje industrial, que obtiene información de fuentes tan diversas como el Internet de las Cosas, sensores, etc.).
Si quieres sacar el máximo partido a los datos de tu negocio y automatizar procesos como nunca antes habías imaginado, ahora es el momento de aplicar una estrategia de Machine Learning en tu organización. Para garantizar el éxito en este proceso, estas son 9 claves para implementar con éxito el aprendizaje automático en su empresa:
1- El aprendizaje automático es un cambio cultural: la tecnología asociada con el Machine Learning y los algoritmos evolucionan muy rápidamente, y no es fácil mantenerse al día con ellos. El principal cambio debe, por tanto, tener lugar en la cultura de la empresa: se debe fomentar la colaboración entre las diferentes áreas de negocio y el uso compartido de la información para que la implementación del aprendizaje automático tenga éxito.
2- Definir un objetivo lo más claro y específico posible: Es importante que los equipos que van a abordar los proyectos de Machine Learning identifiquen los problemas que quieren enfrentar, aplicando el máximo grado de precisión: por ejemplo, no es lo mismo tener el objetivo de aumentar las ventas en línea en un cierto porcentaje que especificar cuál es el porcentaje deseado de aumento de ventas en línea mediante el seguimiento de los visitantes del sitio.
3- Asegúrese de tener datos confiables: la calidad de los datos es esencial para que las herramientas de Machine Learning lleven a cabo su trabajo de manera eficiente. Si se opta por un modelo de Deep Learning, estos datos de origen también deben etiquetarse para que el algoritmo pueda aprender a predecir la etiqueta de salida correcta, en este caso, la empresa debe haber implementado previamente una estrategia de adquisición y etiquetado de datos sólida y económicamente viable. Si opta por un modelo de aprendizaje no supervisado, no será necesario tener datos etiquetados, pero debe ser 100% confiable.
4- Confiar en una plataforma integrada: la inversión más rentable en un primer proyecto de aprendizaje automático es la plataforma para llevarlo a cabo. Es muy recomendable confiar en uno con herramientas totalmente integradas, como Google Cloud Platform, en lugar de crear un entorno de aplicaciones de diferentes fabricantes y cuya capacidad de integración aún está por demostrar. En el caso de Google Cloud Platform, sus herramientas específicas para el desarrollo de proyectos de Machine Learning son de gran interés.
5- Siempre busca la simplicidad: siempre que sea posible, es mejor buscar la simplicidad en cualquier área de un proyecto de aprendizaje automático que construir redes neuronales complejas y costosas.
6- Empezar con proyectos pequeños: es muy recomendable comenzar con proyectos de pequeño tamaño o que aborden puntos muy concretos en los procesos de negocio. De esta manera, se ejecutarán y refinarán hasta que el equipo pueda abordar proyectos de aprendizaje automático más grandes, y descubrirá otros puntos para resolver con herramientas de aprendizaje automático.
7- Formar equipos multidisciplinarios: Si el proyecto solo lo desarrolla el equipo de TI, la eficiencia del proyecto de aprendizaje automático se reduce. Reunir las diferentes áreas de negocio involucradas en los procesos afectados proporciona un paraguas más amplio de observación y agrega consideraciones fundamentales para el éxito del proyecto. Estos equipos decidirán la mejor manera de lograr el objetivo propuesto implementando los siguientes pasos:
- Algoritmos: útiles para resolver una clase de nuevos problemas.
- Bibliotecas: son el punto ideal que más flexibilidad te ofrece como TensorFlow, que te permite crear nuevos modelos de aprendizaje automático y resolver problemas empresariales únicos de forma rápida y con un enfoque fácil de usar.
- API: la ventaja de usar API empaquetadas si se asignan directamente a su necesidad sin requerir ninguna modificación.
- Ver, verificar y controlar versiones: los datos son la parte fundamental de un proyecto de aprendizaje automático, y para gestionar este enorme volumen de información, es necesario confiar en herramientas como las ofrecidas por Google, como Google Cloud Dataprep y BigQuery, para visualizar los datos y verificar los resultados en cada fase del proceso. También es importante aplicar el control de versiones, identificar claramente los datos sobre los que se actúa y evitar errores costosos.