Cloudera ha presentado un decálogo de recomendaciones para hacer más eficiente el uso del Machine Learning. Muchos expertos consideran al ML una parte de la IA, pues sus algoritmos construyen un modelo matemático, basado en datos de muestra, que hacen predicciones o toman decisiones sin estar explícitamente programados.
Apostar por un enfoque holístico, adoptar un sistema de ensayo y error, elegir la tecnología adecuada o adaptar la estructura de la organización al aprendizaje automático son acciones clave a seguir.
Cómo hacer más eficiente el Machine Learning
Entre las claves a seguir recomendadas por la compañía se encuentran:
1. Adopción de un 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. Ensayo 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, optimizar más tarde. 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. Elegir la tecnología adecuada para mejorar el ciclo de vida. 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.
6. Adaptar la estructura de la organización al ML. En algunas empresas parece haber un muro entre la experimentación y la producción a gran escala. Solo haciendo la configuración de la empresa más flexible para la adopción del aprendizaje automático, es posible derribar esa frontera e incluir el desarrollo, la producción y el mantenimiento del ML en todos los procesos.
