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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

 

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