5 claves para hacer más eficiente el machine learning

La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por ello, el machine learning está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera. Sin embargo, el origen de esta disciplina data de varias décadas atrás. Entonces: ¿por qué ahora es tan importante esta tecnología y qué la hace tan revolucionaria?

El machine learning es una rama de inteligencia artificial  que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa. Conociendo su importancia desde EUDE Digital te presentamos algunas claves principales para desarrollar esta tecnología de manera eficiente:

Claves para hacer más eficiente el machine learning 

1 Enfoque holístico

Es necesario considerar el aprendizaje automático como una parte integral de la estrategia de empresa. Ejecutándolo junto a los entornos, procesos, aplicaciones y flujos de trabajo tecnológicos existentes se obtienen mejores resultados.

2 Prueba y error 

Estar dispuesto a experimentar y a fallar es fundamental. Los modelos y algoritmos de ML tienen una base científica, pero no siempre generan resultados exactos. En muchas ocasiones, es necesario realizar varias pruebas hasta alcanzar el objetivo deseado.

3 Construcción de un equipo multidisciplinario

Los miembros de la plantilla no deben estar encajonados en una posición. El gobierno y la seguridad de los datos tienen un papel crucial en este contexto.

4 Iterar rápidamente

Los científicos de datos deben ser capaces de utilizar las herramientas que deseen y tener la libertad de iterar rápidamente. No hay que preocuparse por obtener un modelo que sea impecable la primera vez. De hecho, en ocasiones, se puede perder demasiado tiempo perfeccionando algo que no sea realmente alcanzable mediante el ML.

5 Tecnología adecuada 

Es fundamental escoger una plataforma que dé prioridad a la colaboración holística y agilice el flujo de trabajo de ML, desde los datos hasta la producción, de una manera segura, interpretable y escalable. Hay que tener cuidado con las soluciones puntuales y con la caja negra.