software2

¿Necesita la máquina de aprendizaje? Tal vez. Tal Vez No.

He escrito recientemente acerca de los riesgos de aprendizaje de máquina (ML), pero con este post me ha querido dar un paso atrás y hablar de ML y general. Quiero hablar sobre el ‘por qué’ de la máquina de aprendizaje y si usted y/o su empresa debería estar investigando el aprendizaje de máquina. ¿Necesita la máquina de aprendizaje? Tal vez. Tal vez no.

La primera pregunta que tienes que hacerte (y respuesta) es esta: ¿por Qué quieres estar involucrados con el aprendizaje de máquina? ¿Qué problema(s) está realmente tratando de resolver? Estás tratando de previsión de ingresos para el próximo trimestre? Usted probablemente puede hacer bien con el estándar de la serie de tiempo de las técnicas de modelado. Estás tratando de predecir los precios de la vivienda en las ciudades y barrios en todo el mundo? La máquina de aprendizaje es probablemente una buena idea.

Yo uso esta regla de oro al hablar con los clientes acerca de la máquina de aprendizaje:

  • Si usted está tratando de previsión de algo con un pequeño número de valores / características de inicio con el estándar de pronóstico / técnicas de modelado. Siempre se puede pasar a la máquina de aprendizaje después de trabajar a través de los enfoques estándar.
  • Si necesita combinar varios conjuntos de datos para crear nuevos conocimientos y de información útil, probablemente no necesita de la máquina de aprendizaje.
  • Si usted tiene un modelo complejo / algoritmo con muchas características, la máquina de aprendizaje es algo a considerar.

La clave aquí es “complejo”.

Seguro de, de aprendizaje de la máquina puede ser aplicado a problemas simples, pero hay un montón de otros enfoques que podrían ser igual de bueno. Tome la previsión de ingresos por ejemplo – hay multitud de series de tiempo de previsión de técnicas que puede utilizar para crear estas previsiones. Incluso si usted tiene cientos de líneas de producto, lo más probable es el uso de un par de ‘funciones’ de previsión de un resultado que puede ser fácilmente manejado por Holt-Winters ARIMA y otro de series de tiempo de las técnicas de previsión. Usted podría lanzar este mismo problema en un ML algoritmo o método y, posiblemente, conseguir un poco mejor (o peor) de los resultados, pero la cantidad de tiempo y esfuerzo para implementar un ML enfoque puede ser desperdiciado.

Donde se obtiene el mayor valor de aprendizaje de la máquina es cuando usted tiene un problema que realmente se enfada usted. El problema es tan complejo que simplemente no saben por dónde empezar. ESO es cuando usted alcance para el aprendizaje de máquina.

¿Usted realmente necesita la máquina de aprendizaje?

Hay un MONTÓN de personas que inmediatamente te dice “¡sí! ” cuando se le preguntó si se debería investigar ML. También son las personas que están tratando de vender ML / IA de servicios y/o plataformas. Ellos son las personas que han saltado en la banda del carro y están persiguiendo a las últimas palabras de moda en el mercado. En 2 años, esas mismas personas van a estar saltando arriba y abajo diciendo que usted necesita para implementar lo que está en la parte superior de la palabra de moda de la cola en el momento. Son la misma gente que se le dice que usted necesita para implementar un almacén de datos de inteligencia de negocios y plataformas en el pasado. No me malinterpreten – almacenes de datos y de inteligencia de negocios tienen sus lugares, pero no eran las adecuadas para cada organización y/o de cada problema.

¿Necesita la máquina de aprendizaje? Tal vez.

¿Tienes complejo de flujo de datos que se necesitan para el proceso y a su vez en el conocimiento y la inteligencia? Definitivamente se verá en el aprendizaje de máquina.

¿Necesita la máquina de aprendizaje? Tal vez no.

Si usted quiere ‘hacer’ de la máquina de aprendizaje porque todos los demás, sentirse libre para investigar y empezar a construir sus habilidades, pero no las tire un enorme presupuesto en ello hasta que sepa más allá de una sombra de una duda que necesita la máquina de aprendizaje.

O usted puede llamar a mí. Me puede ayudar a averiguar si realmente es necesario el aprendizaje de máquina.

Foto por marc liu en Unsplash

Software almacen de Cea Ordenadores

Comentarios desactivados en ¿Necesita la máquina de aprendizaje? Tal vez. Tal Vez No.