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10 recomendaciones para un Machine Learning más eficiente

Con el objetivo de hacer más eficiente el uso del Machine Learning, o aprendizaje automático, en las organizaciones, Cloudera presenta 10 recomendaciones a tener muy en cuenta.

El auge que está experimentando la Inteligencia Artificial ha llevado a poner las miras también en el Machine Learning, ya que, para muchos expertos, este aprendizaje automático, forma parte del primero.

Su funcionamiento mediante algoritmos permite hacer predicciones a través de una experiencia basada en patrones.

Las posibilidades que brinda el Machine Learning son muchas pero, para ello, hay que conseguir que sea realmente eficiente. ¿Cómo conseguirlo? Cloudera ha presentado 10 recomendaciones a tener en cuenta.

Adoptar un enfoque holístico

Hay que considerar el aprendizaje automático como una parte integral de la estrategia de la empresa, ejecutándolo junto a entornos, procesos, aplicaciones y flujos de trabajo ya existentes para obtener mejores resultados.

Ensayar y errar

Es fundamental apostar por la práctica del ensayo y error ya que, aunque los modelos y algoritmos tienen base científica, hay que probar hasta obtener el resultado deseado.

Crear un equipo multidisciplinar

Los miembros que componen la plantilla no deben estar ubicados en una posición. Cuanto más multidisciplinar sea el equipo, mejor resultados se obtendrán.

Iterar y optimizar

No hay que preocuparse por obtener un modelo impecable la primera vez, los científicos de datos deben tener capacidad para repetir cuantas veces sea necesario e ir perfeccionando el modelo paulatinamente.

Es clave seleccionar una plataforma que priorice la colaboración y agilice el flujo de trabajo

Elegir la tecnología adecuada

Es clave elegir una plataforma que priorice la colaboración y agilice el flujo de trabajo de Machine Learning, desde los datos hasta la producción, de forma segura y escalable.

Adaptar la estructura de la organización

Configurar la empresa de forma más flexible para la adopción del aprendizaje automático contribuirá a favorecer un desarrollo, producción y mantenimiento en todos los procesos.

Proteger la integridad de los modelos

Los datos cambian, por lo que deben actualizarse y mejorarse. Mantener la integridad de los modelos requiere estar siempre pendientes para que no se desvíen.

Cerrar la brecha de habilidades

Las empresas deben contar con profesionales con las competencias básicas necesarias como ingeniería de datos, ciencia de datos y desarrollo de software. También es clave la interacción entre los distintos profesionales para que aprendan unos de otros y potenciar la diversidad de talento.

Tratar modelos de producción como software vivo

Es clave proteger los modelos de producción teniendo control sobre quién puede acceder a la información y realizar cambios en esos modelos.

Cumpliendo de las obligaciones éticas

Las organizaciones deben asegurarse de tener el consentimiento de los clientes, y de otras partes interesadas, para aplicar los datos necesarios en un modelo de aprendizaje automático. Además, deben tener controles de ética de datos en el desarrollo de prácticas de Machine Learning.

Imagen inicial | rishi

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