Ejercicio 1: Comience de manera clara y sencilla

Escriba lo que desea que haga el modelo de aprendizaje automático.

Queremos que el modelo de aprendizaje automático haga lo siguiente:

Sugerencias para triunfar
En este punto, la afirmación puede ser cualitativa, pero asegúrate de que refleje tu objetivo real, no uno indirecto. Si tienes dudas, consulta las lecciones anteriores y mira lo que los modelos de aprendizaje automático pueden hacer.

Ejercicio 2: Su resultado ideal

Agregar su modelo de AA a su sistema debería producir un resultado deseable. ¿Cuál es este resultado, independientemente del modelo en sí? Ten en cuenta que este resultado puede ser muy diferente de la forma en que evalúas el modelo y su calidad.

Nuestro resultado ideal es el siguiente:

Sugerencias para triunfar
No es necesario que te limites a las métricas para las que ya se haya optimizado el producto (abarcaremos este tema en el próximo ejercicio). En su lugar, intente centrarse en el objetivo más amplio de su producto o servicio.

Ejercicio 3: Sus métricas de éxito

Escribe tus métricas de éxito y fracaso con el sistema de AA. Las métricas de fallas son importantes, es decir, ¿cómo sabrás si el sistema de AA falló? Las métricas de éxito y fracaso deben expresarse de forma independiente de las métricas de evaluación del modelo. Por ejemplo, no hables de precisión, recuperación o AUC, sino de los resultados previstos. Con frecuencia, estas métricas se vincularán con el resultado ideal que especificaste anteriormente.

Estas son nuestras métricas de éxito:

Nuestro modelo de AA se considera un fracaso si se cumple alguna de las siguientes condiciones:

Sugerencias para triunfar
  • ¿Las métricas se pueden medir?
  • ¿Cómo los medirá?
  • ¿Cuándo podrá medirlos?
    • ¿Cuánto tiempo te llevará saber si tu nuevo sistema de AA es un éxito o un fracaso?
  • Ten en cuenta los costos de ingeniería y mantenimiento a largo plazo.
  • Las fallas no solo pueden deberse a la falta de logros en las métricas de éxito.

Ejercicio 4: Su resultado

Escriba la salida que desea que produzca su modelo de AA.

El resultado de nuestro modelo de AA será el siguiente:

El resultado se define como uno de los siguientes:

Sugerencias para triunfar
  • El resultado debe ser cuantificable con una definición que pueda producir una máquina.
  • Si usas el AA predictivo, ¿puedes obtener resultados de ejemplo para usarlos en los datos de entrenamiento?
    • ¿Cómo y de qué fuente?
  • Es posible que debas diseñar tus ejemplos de resultados, como convertir el tiempo de reproducción en un percentil.
  • Si es difícil obtener resultados de ejemplo para usarlos en el entrenamiento, es posible que debas revisar las respuestas a ejercicios anteriores a fin de reformular el problema y los objetivos, y convertirlos en otros que te permitan entrenar un modelo con tus datos.

Ejercicio 5: Use la salida

Escribe cuándo se debe obtener el resultado del modelo de AA y cómo se usa en tu producto.

El resultado del modelo de AA se obtendrá en los siguientes casos:

El resultado se usará para lo siguiente:

Sugerencias para triunfar
Considera qué datos necesitarás para realizar la predicción. Por ejemplo, si usas el AA para predecir el tiempo de viaje en una app de mapas, podría escribirse de la siguiente manera: "El resultado del modelo se obtendrá cuando el usuario seleccione el origen, el destino y el medio de transporte."
Considera cómo usarás el resultado previsto en tu producto.
  • ¿Se presentará de inmediato al usuario en una IU?
  • ¿Será consumido por la lógica empresarial posterior?
  • ¿Qué requisitos de latencia tiene?
Estos requisitos (requisitos de entrega del modelo de AA) pueden afectar la información que se puede usar para hacer predicciones. Por ejemplo:
  • La latencia de usar datos de servicios remotos puede hacer que su uso sea inviable.
  • Si las fuentes de datos tardan en poner a disposición nueva información, haz lo siguiente:
    • Los registros procesados solo se pueden generar una vez al día.
    • No se conoce cierta información hasta que sucede, como los eventos de conversión.
Prueba de Oracle: supongamos que siempre tuviste la respuesta correcta. ¿Cómo la usarías en tu producto?

Ejercicio 6: Su heurística

Escriba cómo resolvería el problema si no usara el AA. Por ejemplo, qué heurística podrías usar.

Si no usáramos AA, haremos lo siguiente:

Sugerencias para triunfar
Piensa en una situación en la que necesites entregar el producto mañana y solo puedas codificar la lógica empresarial. ¿Qué harías?
Haz clic en el siguiente botón para imprimir o guardar tus respuestas como archivo .pdf.

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