Soluciones Machine Learning

El Enfoque de ACL en el Soluciones Machine Learning

Analizar las necesidades de tu negocio y requisitos del producto:Al reconocer la necesidad de implementar Machine Learning, estudiamos tus tareas, asumimos la solución y planificamos el alcance del trabajo y el proceso de desarrollo.Preparar y procesar datos:Durante este paso extenso pero crucial, analizamos tus datos, los visualizamos para una mejor comprensión, seleccionamos potencialmente un subconjunto de los datos más útiles y luego los preprocesamos y transformamos para crear un conjunto de datos legítimo. Después, dividimos el conjunto de datos en tres conjuntos: entrenamiento, (cruz)validación y prueba. El primero, para entrenar un modelo y definir sus parámetros. El segundo, para ajustar la configuración y parámetros del modelo para lograr los mejores resultados. Y el tercero, para evaluar el rendimiento real del modelo para resolver una tarea después del entrenamiento.Ingeniería de características:Después de limpiar y restar datos, comenzamos a agregar en un proceso esencial de preparación de datos: la ingeniería de características. Elemento clave de la precisión del modelo, la ingeniería de características consiste en utilizar el conocimiento del dominio para crear manualmente nuevas características en un conjunto de datos crudo. Esto requiere una comprensión profunda de una industria específica y del problema que el modelo ayudará a resolver.Desarrollo del modelo:Aquí entrenaremos varios modelos para decidir cuál brinda los resultados más precisos. Experimentamos con muchos tipos diferentes de modelos, selección de características, regularización y ajuste de hiperparámetros hasta obtener un modelo bien entrenado, que ni subajuste ni sobreajuste. Para cada experimento, evaluamos la precisión del modelo utilizando la métrica adecuada para este tipo específico de problema y conjunto de datos.Implementar un modelo:El proceso de poner un modelo en producción depende de la infraestructura de tu negocio, el volumen de datos, la precisión de todas las etapas anteriores y si estás utilizando Machine Learning como un producto de servicio.Revisar y actualizar el modelo:El proyecto continúa incluso después de que se completa el modelo. Te ayudaremos a realizar un seguimiento de las métricas y aplicar pruebas para definir el rendimiento de tu modelo con el tiempo y mejorarlo cuando sea necesario.