Ciclo de vida del Machine Learning

Existe un ciclo básico para poder realizar proyectos de machine learning. Para iniciar en este entretenido mundo, es necesario comenzar con algunos cuestionamientos x ejemplo:

• ¿Existe alguna relación entre las ventas y el clima?
• ¿Las ventas de los sábados generan el mayor retorno comparado con los otros días de la semana?
• ¿Podemos saber cuando nuestros clientes se embarazan?

Este tipo de cuestionamientos da paso a pensar en que la inteligencia artificial con el machine learning puede ayudarnos.

1. Es importante saber, de donde obtendremos los datos.
2. Estos datos tienen que ser buenos y de ser necesario se tiene que realizar una limpieza de los mismos (a este procedimiento se le conoce como data clean)
3. Seleccionar los algoritmos y herramientas de machine learning que usaremos
4. Mostrar los resultados obtenidos.
5. Volver a realizar el proceso.

Lo + importante que considero de este ciclo de vida es:

• El problema a resolver
• Tener los datos para el análisis